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作者：蔡云龙;
单位：呼伦贝尔职业技术学院信息工程系;
摘要：提出了一个大数据驱动的湿法冶金全流程优化控制模型，首先构建基于注意力机制改进的LSTM模型，通过自注意力机制增强模型对关键时间步的关注提高预测精度；其次，采用优先经验回放改进的DDQN算法实现实时生产参数的动态调整与控制；最后，设计全流程经济效益最优化控制模型获得最优解。结果表明：所提出模型在不同的数值仿真中的决定系数R~2达0.92,0.90,0.92,表明该模型在多个方面优于传统方法。
关键词：LSTM;;注意力机制;;DDQN;;优先经验回放;;数值仿真
