一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法，属于工业信息技术领域。采用工业实际生产数据，首先对数据进行清洗，采用梯度增强树对影响焦炭质量指标的因素进行相关性分析，选择出与灰分、硫分、M10、M40、CRI和CSR等最相关的变量，进而构建训练样本，建立多层神经网络预测模型来对焦炭质量指标进行预测，并采用智能优化算法对模型中的变量进行优化，给出最终的焦炭质量指标预测结果。本发明能够对焦炭质量指标进行高精度预测，满足工业生产需求，并为后续生产提供数据支撑和指导，亦可推广到其他焦化产品行业。