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发明专利
已授权
基于递归神经网络与角度偏好的铝电解建模与优化方法
📄 申请号:CN201810193126.3
📄 发布日:2026/08/17
著录项目信息
申请日
2018-03-09
公开号
CN108984813B
公开日
2022-12-13
申请人
重庆科技学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F30_27
IPC 分类号
G06F30_27
,
G06N3_00
,
G06N3_04
,
技术画像
所属领域
其他分类
其他
应用场景
铝电解生产, 冶金过程优化, 工业过程控制, 电解槽参数优化, 能耗管理
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摘要
本发明提供了一种基于递归神经网络与角度偏好的铝电解建模与优化方法。首先,利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模,然后决策者设定期望目标值,引入A‑dominance偏好支配方法,结合多目标量子粒子群算法对生产过程模型进行优化,得到最满足决策者期望的最优决策变量,以及对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。MQPSO算法不需要进行交叉、变异操作,只有最简单的位置更新步骤,因此编码过程简单,并且具有强全局搜索能力,容易实现种群进化过程中偏好最优取值的完整性,满足决策者需求。利用该方法确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值,可有效提高电流效率,降低槽电压,减少温室气体排放量,达到节能减排的目的。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
基于递归神经网络与偏好信息的铝电解建模与优化方法
当前第 / 件
一种硫离子的检测方法
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📌 交易状态:
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