我中心研究组发表在《化工学报》的论文入选“领跑者5000中国精品科技期刊顶尖学术论文”

  近日，我中心研究组发表在化工学报题为《基于改进WOA-LSTM的焦炭质量预测》研究论文，经过定量分析遴选和同行评议推荐，被评为2023年度领跑者F5000论文中国精品科技期刊顶尖学术论文。

在“双碳”背景下，提升焦炭质量是保证钢铁行业高质量发展的研究重点之一，而炼焦行业存在着在线实时监测难、焦炭质量预测模型泛化能力差等问题。为此，研究组提出一种通过自适应全局搜索算法，即改进鲸鱼优化算法（WOA）与长短期记忆（LSTM）循环神经网络综合建模的方法来解决这一问题。首先选取出配合煤中可反映焦炭质量的可测参数，再运用主成分分析（PCA）去除变异性小的冗余因子后，得到预测因子，将其作为LSTM网络的外部输入，通过加入自适应惯性权重以及最佳扰动更新改进WOA，从而训练LSTM网络的超参数，采用均方根误差（RMSE）和R-squared 进行算法检验，最后将改进后的AGWOA-LSTM模型与典型的LSTM、WOA-LSTM模型进行对比，以验证本方法的优越性。结果表明AGWOA-LSTM模型预测焦炭质量具有精度高、运行速度快等特点。研究对焦炭生产具有一定的理论指导意义。2023届毕业硕士刘立邦为第一作者，杨颂副教授为通讯作者。

F5000全称为领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文，于2012年10月正式启动，是由国家科技部主导、我国权威科技信息机构—中国科学技术信息研究所负责组织评选。入选论文的第一个条件是进入核心期刊各学科被引次数前1%的论文，第二个条件是必须是发表在中国精品科技期刊上的论文。到目前为止，中国精品科技期刊仅仅评审了4届，每届入选期刊仅有300余种。F5000是由我国最权威的科技信息研究机构组织评选，遴选的学术论文代表了我国不同研究领域最优秀的研究成果，在国内具有极高的学术影响力。

论文链接：https://hgxb.cip.com.cn/CN/10.11949/0438-1157.20211351