在流程工业中，生产装置将不同原料经过物理或化学反应加工成高附加值产物。在化工领域，这个转变一般是由各类反应器负责完成的。反应装置通过复杂的一系列化学反应，把进料转化为一定浓度的目标产物。生产产物的浓度是生产产物的关键质量指标之一，反应器的温度是生产过程的关键安全指标之一。通过预测生产产物的浓度和反应器的温度，产线可以提前调整生产装置中的操作变量，达到生产过程更稳定更安全保质保量的目的。挑战赛需要参赛者利用生产装置的历史数据训练一个可预测反应器关键生产变量未来趋势的模型。该模型将用于构建模型预测控制器，控制器通过预测关键指标的未来趋势，自动调整操作变量，实现产线的自动化智能控制。由于预测模型需应用于实际生产控制，对模型的可解释性、泛化性、计算效率和预测方向的准确性等方面要求较高，并需适应多种工况，并非任意结构的预测模型适合用于构建模型控制器。 因此本次赛题希望研究一些典型的线性和非线性动态模型，如FIR、State-Space、ARX、ARMAX、Hammerstein-Wiener等，探寻具备可解释性、且泛化性强的建模算法，为实现精确的过程控制与优化提供基础。
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