公开(公告)号：CN119558480A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411739081.7

申请日：2024-11-29

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 陈光 ,  汪海娇 ,  杨筱静 ,  冯云 ,  陈谞

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法与双向长短时记忆网络相结合的煤气预测方法，属于钢铁企业煤气预测技术领域。该方法包括步骤S1：从在线数据库中读取实时的煤气数据，并对该数据进行预处理，构建实验所需的数据集；S2：划分训练集和测试集，其中训练集用于确定模型参数，测试集用于评判模型效果；S3、构建BiLSTM煤气预测模型；S4：对步骤S4所得模型的参数进行优化；S5：加载最优参数组合的模型进行训练并预测，将预测值保存到数据库中。本发明融合了鲸鱼优化算法(WOA)的全局最优搜索策略和双向长短时记忆网络(BiLSTM)在时间序列数据建模上的性能，可以显著提升煤气预测的准确性与效率。

公开(公告)号：CN117726034A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311748349.9

申请日：2023-12-18

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 陈光 ,  汪海娇 ,  包向军 ,  杨筱静 ,  张璐 ,  周延 ,  王伟

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于双模型的煤气并行预测方法、系统及电子设备，属于钢铁企业煤气预测领域，方法包括：实时获取煤气数据，并存储至在线数据库；从在线数据库中读取煤气数据，对第一预测模型进行训练；第一预测模型训练完成后，从在线数据库中读取煤气数据，基于训练好的第一预测模型对煤气数据进行预测，同时对第二预测模型进行训练；第二预测模型训练完成后，从在线数据库中读取煤气数据，基于训练好的第二预测模型对煤气数据进行预测，同时对第一预测模型进行训练。本发明通过两个预测模型的并行训练和并行预测，并在两个预测模型的训练过程中自动调参，提高了煤气预测的效率和准确度。