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基于知识蒸馏的钢铁高炉煤气系统建模方法
1
作者
金锋
陈
薇
琳
+2 位作者
赵博识
赵珺
王伟
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期428-435,共8页
钢铁企业高炉煤气系统具有波动性大、时变性强、不确定性高等特点,对其未来产消趋势进行准确的建模预测有助于企业的高效决策与节能减排.文章提出了一种基于知识蒸馏的高炉煤气系统建模方法,为了提高训练过程中的拟合精度,在教师网络中...
钢铁企业高炉煤气系统具有波动性大、时变性强、不确定性高等特点,对其未来产消趋势进行准确的建模预测有助于企业的高效决策与节能减排.文章提出了一种基于知识蒸馏的高炉煤气系统建模方法,为了提高训练过程中的拟合精度,在教师网络中建立了基于长短期记忆网络的序列到序列模型来提取样本的中间特征.进而,提出了融入教师模型中间特征的知识蒸馏策略,建立了考虑中间特征蒸馏损失与预测均方误差的损失函数,对知识蒸馏过程及预测偏差进行评估.通过国内大型钢铁企业高炉煤气系统实际运行数据的实验验证,表明了本文所提建模方法的有效性,可为后续的能源系统优化调度提供支撑.
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关键词
知识蒸馏
时间序列
高炉煤气系统
钢铁企业
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职称材料
题名
基于知识蒸馏的钢铁高炉煤气系统建模方法
1
作者
金锋
陈
薇
琳
赵博识
赵珺
王伟
机构
工业装备智能控制与优化教育部重点实验室
大连理工大学控制科学与工程学院
马鞍山钢铁股份有限公司能源环保部
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期428-435,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFA0700300)
国家自然科学基金项目(62125302,61833003,U1908218,62103075)
+1 种基金
辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC2002087)
大连市科技人才创新支持计划项目(2022RG03)资助。
文摘
钢铁企业高炉煤气系统具有波动性大、时变性强、不确定性高等特点,对其未来产消趋势进行准确的建模预测有助于企业的高效决策与节能减排.文章提出了一种基于知识蒸馏的高炉煤气系统建模方法,为了提高训练过程中的拟合精度,在教师网络中建立了基于长短期记忆网络的序列到序列模型来提取样本的中间特征.进而,提出了融入教师模型中间特征的知识蒸馏策略,建立了考虑中间特征蒸馏损失与预测均方误差的损失函数,对知识蒸馏过程及预测偏差进行评估.通过国内大型钢铁企业高炉煤气系统实际运行数据的实验验证,表明了本文所提建模方法的有效性,可为后续的能源系统优化调度提供支撑.
关键词
知识蒸馏
时间序列
高炉煤气系统
钢铁企业
Keywords
knowledge distillation
time series
blast furnace gas system
steel industry
分类号
TF32 [冶金工程—冶金机械及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识蒸馏的钢铁高炉煤气系统建模方法
金锋
陈
薇
琳
赵博识
赵珺
王伟
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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