一种多约束条件多目标函数的优化配煤方法

    公开(公告)号:CN115048799A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210742884.2

    申请日:2022-06-28

    摘要: 本发明涉及一种多约束条件多目标函数的优化配煤方法,包括:设定多约束条件;设定多目标函数;根据多目标函数构建总目标函数J,将多约束条件、总目标函数J、待优化的多个配煤方案输入配煤模型中,通过整区域覆盖算法输出优化的配煤方案。本发明面对多约束、多目标类组合优化问题给出了解决方案,给定的目标函数的不仅适用于多目标优化的业务场景,还具备灵活的拓展性,更加适用于当前配煤企业的日常经营管理;目标函数引入了加权系数,各家企业可以根据自身经营诉求灵活调整,使得方案更具有泛化性,具备行业推广价值;采用整区域覆盖算法提高了计算效率,减少了计算的存储量。

    一种基于BP神经网络的焦炭质量预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115186914A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210861824.2

    申请日:2022-07-22

    摘要: 本发明涉及一种基于BP神经网络的焦炭质量预测方法,包括:构建数据集,并进行数据清洗;进行数据归一化处理;构建基于BP神经网络的焦炭质量预测模型;训练焦炭质量预测模型;将待预测的配煤方案输入训练好的焦炭质量预测模型中,焦炭质量预测模型输出预测值;计算相对误差,达到误差允许范围则视为结束。本发明还公开了一种基于BP神经网络的焦炭质量预测系统。本发明可以帮助焦化企业掌握未来一段时间焦炭质量情况,可以绕开依赖专家预估、基于机理预测的传统方法,该方法较之传统方式可以更好地处理配合煤到焦炭之间的非线性映射关系,提高预测精度和预测效率。