一种基于人工智能的冶金废气净化系统预测与优化方法

本发明公开了一种基于人工智能的冶金废气净化系统预测与优化方法，包括实时采集废气净化系统运行过程中的废气成分浓度、温度、压力、流量及反应时间数据并构建初始多维数据样本集；对初始多维数据样本集进行自适应预处理获得标准化输入数据集；将标准化输入数据集输入神经算子模型实时动态建模获得状态实时预测特征；基于预测特征利用改进型FOX优化算法实时协同寻优获得初步优化控制参数；实施自反馈强化优化策略动态迭代优化获得最优控制参数集并实时反馈闭环调控。本发明实现废气净化系统的高效精准优化控制，显著提升废气净化效率及稳定性，动态适应复杂生产工况。