基于双向长短时记忆网络模型预测烧结矿FeO含量

烧结过程中FeO含量是影响烧结矿性能的重要参考指标。对FeO含量变化进行实时观测和监视，可以减少烧结能耗，改善烧结效果。针对目前企业实时观测FeO含量手段较为单一的情况，研究了基于双向长短时记忆网络模型(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)的烧结矿FeO含量预测模型。数据来源为攀钢六型烧结机2021年部分工艺数据，经过滤、提优等数据处理后，选取BiLSTM神经网络进行训练、调参，与企业现场烧结工艺相结合，提高了模型预测的准确率，基本实现了烧结矿FeO的预测。测试结果表明，在企业误差允许的范围内，准确率达90.2%,因此可以给予企业内烧结矿生产有效意见。