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申请/专利权人：合肥力拓云计算科技有限公司
摘要：本发明涉及焦炭质量预测，具体涉及一种结合生产动态数据的焦炭质量预测方法，构建深度神经网络DNN模型，利用深度神经网络DNN模型基于配煤数据对焦炭质量进行预测，以实现煤到焦炭的质量预测；基于深度Q网络DQN构建动态数据预测模型，同时构建静态数据预测模型，在初始阶段，利用静态数据预测模型采用KNN算法基于静态数据进行预测，得到静态预测结果；随着时间推移和生产动态数据的积累，引入更多的生产动态数据利用动态数据预测模型进行预测，得到动态预测结果，以实现焦炉生产过程的实时质量预测；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能准确预测焦炭质量的缺陷。
主权项：1.一种结合生产动态数据的焦炭质量预测方法，其特征在于：构建深度神经网络DNN模型，利用深度神经网络DNN模型基于配煤数据对焦炭质量进行预测，以实现煤到焦炭的质量预测；基于深度Q网络DQN构建动态数据预测模型，同时构建静态数据预测模型，在初始阶段，利用静态数据预测模型采用KNN算法基于静态数据进行预测，得到静态预测结果；随着时间推移和生产动态数据的积累，引入更多的生产动态数据利用动态数据预测模型进行预测，得到动态预测结果，以实现焦炉生产过程的实时质量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥力拓云计算科技有限公司 一种结合生产动态数据的焦炭质量预测方法
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