本发明属于信息技术领域，提供了一种钢铁煤气系统长期区间预测及其结构学习方法。本发明采用工业真实数据，首先构造多层次的信息粒度非等长分配结构，建立相应优化模型；进而，考虑到模型结构对预测精度的重要性，本发明借助蒙特卡洛方法，对多层次模型的结构参数进行强化学习；最终基于最优的多层粒度计算结构，运用并行计算策略，求得煤气产消量的长期区间预测结果。此方法所得到结果精度较高，且计算效率符合实际应用要求，在钢铁工业其它能源介质系统中亦可推广应用。
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“钢铁煤气系统长期区间预测及其结构学习方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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