本申請實施例公開了用于構建強化學習模型的方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質,涉及大數據、深度學習技術領域。該方法的一具體實施方式包括:建立分解爐喂煤量與分解爐溫度之間的第一仿真模型;建立窯頭喂煤量與窯電流、二次風溫、煙室溫度之間的第二仿真模型;建立篦下壓力、第一仿真模型輸出的分解爐溫度和第二仿真模型輸出的窯電流、二次風溫、煙室溫度與游離鈣含量之間的預測模型;將第一仿真模型、第二仿真模型以及預測模型,按預設的強化學習模型架構構建表征喂煤量與游離鈣含量之間關聯的強化學習模型。該實施方式將強化學習的概念應用于水泥行業熟料煅燒的喂煤量控制方面,實現了降本增效。
聲明:
“用于構建強化學習模型的方法、裝置、電子設備及介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)