一种焦炉运行状态识别方法

本发明涉及一种焦炉运行状态识别方法，包括对采集到的焦炉生产过程数据进行预处理和特征提取，得到了适合模型输入的特征表示；利用自组织增量神经网络SOINN和高斯混合模型GMM构建自动学习和适应数据特点的神经网络模型，该模型接受特征表示作为输入，利用自组织增量神经网络SOINN的拓扑学习和高斯混合模型GMM的密度建模能力进行训练，从而对焦炉的运行状态进行分类和识别；针对模型输出的结果进行进一步优化，采用梯度下降方法对模型参数进行调整，同时利用交叉验证等技术对模型性能进行评估和提升，对焦炉运行状况进行判断和故障诊断；本发明更有效地识别和应对焦炉操作中的复杂变化，从而实现对焦炉运行状态的全面、精准监测与诊断。