【摘 要】
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预焙阳极的质量对铝电解有重要意义,而阳极生产是个十分复杂的工业过程,其中会有大量数据伴随产生,通过研究和分析这些数据可以深入挖掘潜在价值。在铝电解预焙阳极生产过程中,生阳极体积密度是反映预焙阳极质量的重要指标,通过生阳极生产的工艺控制参数预测生阳极体积密度,对保证阳极的质量具有重要意义,预测的结果也能为相关人员调整工艺参数提供参考依据。本文主要完成了以下工作:1.本文针对生阳极生产过程的非线性特点
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预焙阳极的质量对铝电解有重要意义,而阳极生产是个十分复杂的工业过程,其中会有大量数据伴随产生,通过研究和分析这些数据可以深入挖掘潜在价值。在铝电解预焙阳极生产过程中,生阳极体积密度是反映预焙阳极质量的重要指标,通过生阳极生产的工艺控制参数预测生阳极体积密度,对保证阳极的质量具有重要意义,预测的结果也能为相关人员调整工艺参数提供参考依据。本文主要完成了以下工作:1.本文针对生阳极生产过程的非线性特点,结合神经网络在非线性预测问题上的优势,采用深度神经网络对生阳极体积密度进行建模。针对神经网络模型结构的不确定性问题,本文提出了一种竞争进化自适应的遗传算法,从而确定网络模型结构。该算法通过环境适应度使个体相互竞争,产生子代种群时选择表现更加优异的个体。在遗传变异的过程中,变异概率由亲本的适应度值和当前种群迭代次数自适应计算,最后使寻优结果逐步收敛。2.由于生阳极体积密度的相关工艺参数的重要度对预测结果影响较大,本文提出了竞争进化随机搜索方法确定输入参数的重要度。该方法将神经网络模型的预测误差作为反馈信息,指导确定特征重要度的过程。特征重要度被编码成遗传基因信息,模拟遗传过程,根据反馈信息选择几个胜出的重要度组合,经过遗传信息的交叉和变异得到新的重要度组合产生新的搜索空间。经过有限次迭代确定出最优的特征重要度,使融合了特征重要度的预测模型精度有所提升。3.基于上述研究内容,本文设计并实现了基于Web技术的生阳极体积密度预测系统。本系统实现了生阳极生产数据的可视化分析,数据处理过程可视化以及生阳极体积密度预测结果展示,其中包括了一般基线预测模型和采用了上述方法构建出的神经网络模型。
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