基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥熟料f-CaO预测中的应用实践  

Application of fully connected neural network based on Nadam optimizer in predicting f-CaO of cement clinker

作　　者：张宏图 ZHANG Hongtu

机构地区：[1]合肥水泥研究设计院有限公司,安徽合肥230051

出　　处：《水泥》2023年第6期67-70,共4页Cement

基　　金：安徽省科技重大专项(202203f07020009);安徽省重点研究与开发计划项目(202104a05020054);中国建材集团揭榜挂帅项目(2021YCJS01)。

摘　　要：本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好。此外,本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法,数据预测误差小于5.11%,可有效指导烧成优化控制系统,为烧成控制智能化提供数据支撑。

关 键 词：TensorFlow Keras PYTHON f-CaO预测 NADAM OPC UA sklearn 归一化 

分 类 号：TQ172.622.26[化学工程—水泥工业]