文章摘要:“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，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LSTM循环神经网络综合建模的方法来解决这一问题。本文首先选取出配合煤中可反映焦炭质量的可测参数，再运用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等理论指导意义。

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