【摘 要】
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氟化铝添加量和出铝量作为影响铝电解过程热平衡和物料平衡的两个非常关键性指标,对其取值的准确与否将直接影响到实际生产能否安全、稳定、高效地运行。因此,研究一种准确有效地获得氟化铝添加量和出铝量的决策值的方法具有重要的研究价值。而目前虽然电解铝生产自动化水平已经取得了较大的进步,但一些关键参数设置对生产管理人员的经验依赖度仍然较高,生产效益较容易受到主观因素的影响,因此,利用数据挖掘技术依据历史数据对
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氟化铝添加量和出铝量作为影响铝电解过程热平衡和物料平衡的两个非常关键性指标,对其取值的准确与否将直接影响到实际生产能否安全、稳定、高效地运行。因此,研究一种准确有效地获得氟化铝添加量和出铝量的决策值的方法具有重要的研究价值。而目前虽然电解铝生产自动化水平已经取得了较大的进步,但一些关键参数设置对生产管理人员的经验依赖度仍然较高,生产效益较容易受到主观因素的影响,因此,利用数据挖掘技术依据历史数据对未来进行预测作为一个课题研究方向,具有重要的实际意义。本文对目前所提出的关于氟化铝添加量和出铝量的决策方法进行了对比研究,总结出目前该领域的研究现状和存在不足,运用LSTM神经网络算法开展预测研究。在了解掌握铝电解数据特点及各参数耦合关系的基础上,对生产数据中缺失值和异常值进行了预处理操作,紧接着为避免过拟合,提高算法效率,使用随机森林算法对处理好的数据进行特征选择,得到与氟化铝添加量和出铝量相关性较强的前8个特征,并将其作为搭建好的LSTM神经网络的输入,将氟化铝添加量和出铝量作为网络的输出,对数据集进行归一化处理并划分为训练、预测和验证三个数据集,在训练和测试集上通过对每次测试结果各项评估指标及图像的分析,不断地调整优化网络结构和各个超参数,选用合适的损失函数和优化函数,最后在验证集进行最终的预测,并得到了能够满足实际生产要求的结果,证明了该算法的应用价值。最后,使用Python语言和第三方工具Py Qt5,在Eric6开发环境下设计开发了一款可实现以上算法全过程可视化、操作方便的铝电解参数预测系统软件,该软件包括:登录注册、数据加载、数据分析、数据处理和神经网络等功能单元。
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