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申请/专利权人：陕西投资集团创新技术研究院有限公司
摘要：一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法及系统，所述方法通过利用深度神经网络对煤种的化学成分、物理特性及相关成本数据进行分析，预测不同配煤方案的焦炭质量、成本和环保指标；自适应遗传算法则基于神经网络的预测结果，动态调整配比，寻找最优化的配煤方案；所述多目标配煤优化系统集成了数据预处理、特征提取、模型训练、优化决策模块，使得整个优化过程更加高效；本发明能够有效地整合和处理相关数据，实时调整配煤策略，同时优化多个目标，以更有效地应对实际生产中的复杂情况，能够更准确、灵活地预测和优化配煤方案，能为炼焦行业带来明显的经济和环境双重收益，提升企业的竞争力。
主权项：1.一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集单煤特性、各煤种单价、配比信息以及相应焦炭的质量指标数据；S2、对数据进行预处理，划分训练集、验证集和测试集；S3、利用预处理后的训练集训练深度神经网络模型，以预测不同配煤方案对碳质量、成本、环保排放的影响，并通过验证集进行优化调整；S4、使用测试集对深度神经网络模型进行性能评估；S5、利用自适应遗传算法根据深度神经网络模型的预测结果评估配煤方案的适应度，并调整搜索策略，寻找成本、质量和环保方面的最佳平衡；S6、在生产过程中应用训练并验证好的模型和自适应遗传算法，当煤质数据和生产需求信息变化时，使用深度神经网络模型预测不同配比方案的质量、成本和环保指标，然后通过自适应遗传算法动态调整配比，寻找最佳配煤方案。
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权利要求：
百度查询： 陕西投资集团创新技术研究院有限公司 一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法及系统
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