Granular Prediction and Dynamic Scheduling Based on Adaptive Dynamic Programming for the Blast Furnace Gas System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A timely and effective scheduling of the byproduct gas system plays a pivotal role in realizing intelligent manufacturing and energy conservation in the steel industry. In order to realize real-time dynamic scheduling of the blast furnace gas (BFG) system, a granular prediction and dynamic scheduling process based on adaptive dynamic programming is proposed in this paper. To reflect the specificity of production reflected in the fluctuation of data, a series of information granules is constructed and described. In the dynamic scheduling phase, based on the granular feature description, a scheduling action network is established and further updates of information granules are realized. Considering a slow adjustment process and delay characteristics of the BFG system, the cumulative reward of the critic network is calculated on the basis of the data partition to construct a tendency attenuation-based cost function. In order to determine the future trends of the gas tank level that targets real-time determination of the scheduling moment, a reinforcement learning-based granulation and prediction process is also proposed. To demonstrate the performance of the proposed method, a number of comparative experiments are presented by using the practical industrial data. The results indicate that the proposed method exhibits high accuracy and can deliver an effective solution to justified scheduling of the BFG system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle