一种基于LSTM-CBR动态调整的钢包精炼炉钢液温度预测方法及系统

本发明涉及一种基于LSTM‑CBR动态调整的钢包精炼炉钢液温度预测方法及系统，包括获取LF精炼过程生产数据，并进行预处理后搭建钢液生产数据库；结合冶金机理分析和大数据挖掘确定生产过程控制参数，并将其按照不同时序和冶炼阶段进行划分。依据生产过程控制参数对钢液生产数据库相关参数进行传输储存，形成温度窄窗口数据库。用LSTM模型提取温度窄窗口数据库中各控制参数的时序特征，生成动态权重向量，以此构建动态参数调整规则库。根据当前冶炼过程操作数据的采集输入，通过CBR算法对温度窄窗口数据库进行案例检索，基于当前案例利用动态参数调整规则库的动态权重对历史案例进行相似度计算加权，筛选出最优案例炉次，实现LF精炼终点钢液温度的预测。