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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明公开了一种基于TOD‑CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，属于水泥烧成系统运行指标优化决策领域，步骤1，数据预处理及预测模型搭建；步骤2，TOD‑CGAN网络搭建；步骤3，工艺流程数据准备；步骤4，TOD‑CGAN网络训练；步骤5，综合优化决策验证。本申请方法不需要复杂的推理过程，具有较强的自学习能力，能够有效解决基于知识的决策方法存在的问题。将条件CGAN与注意力机制相结合，使用transformer组成生成器和判别器，通过其中的注意力机制提取运行指标决策值的相关信息，结合当前的工况和生产指标作为条件信息，生成当前时刻的运行指标决策值。
主权项：1.一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：数据预处理及预测模型搭建；选择水泥烧成系统中的12个变量作为辅助变量，并确定水泥熟料含量值和单位煤耗为目标变量；对所选的每个变量的时间序列进行归一化处理，将其作为预测模型的输入数据，使用归一化后的数据对回归预测网络进行预训练，并保存网络的结构和参数；步骤2：TOD-CGAN网络搭建；构建TOD-CGAN网络，包括生成器和判别器，采用Transformer作为生成器和判别器的基本结构，将步骤1中训练好的预测模型整合到生成器的损失函数中，并设置条件变量接口；步骤3：工艺流程数据准备；从步骤1的12个变量和水泥熟料含量值中选取6个变量为运行指标，4个变量为工况，3个变量为生产指标，每个变量时间序列进行归一化处理作为TOD-CGAN模型的输入和条件数据。步骤4：TOD-CGAN网络训练；使用生成器前时段的运行指标和当前条件信息作为输入，结合判别器的输出和步骤1中的目标值，计算损失函数并更新网络参数。步骤5：综合优化决策验证；应用训练好的TOD-CGAN网络模型代替生产过程中的人类决策，将其输入到步骤1的预测模型中验证模型的综合优化决策效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法
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