1.基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，应用于工业流程优化系统，所述工业流程优化系统与多个工艺控制节点端通信连接，所述基于焦炭质量预测的工业流程优化方法包括：获取基于目标焦炉焦炭质量预测模型对所述工艺控制节点端传送的目标炼焦数据进行焦炉焦炭质量预测获得的目标焦炉焦炭质量数据；

提取所述目标焦炉焦炭质量数据中不满足预设质量要求的标的焦炉焦炭质量数据；

对所述标的焦炉焦炭质量数据所对应的炼焦流程节点进行追溯，获取待优化的目标炼焦流程节点序列以及所述目标炼焦流程节点序列中每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据；

基于所述每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据生成所述每个目标炼焦流程节点的运转缺陷预测信息，并基于所述运转缺陷预测信息对所述目标炼焦流程节点序列中每个目标炼焦流程节点进行工业流程优化。

2.根据权利要求1所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，所述基于所述每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据生成所述每个目标炼焦流程节点的运转缺陷预测信息的步骤，包括：将所述每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据输入到训练完成的运转缺陷预测模型中，确定所述每个目标炼焦流程节点的运转缺陷预测信息；

其中，所述运转缺陷预测模型的模型训练步骤包括：

依据第一范例炼焦运转数据序列以及第一父运转缺陷预测模型确定第二范例炼焦运转数据序列，并依据所述第二范例炼焦运转数据序列更新初始子运转缺陷预测模型的预测函数权重信息，生成第一子运转缺陷预测模型，其中，所述第一范例炼焦运转数据序列中的每个范例炼焦运转数据均未携带实际运转缺陷信息；

依据所述第二范例炼焦运转数据序列、第一子运转缺陷预测模型、所述第一父运转缺陷预测模型及第三范例炼焦运转数据序列确定运转缺陷预测代价，并依据所述运转缺陷预测代价优化所述第一父运转缺陷预测模型的预测函数权重信息生成模糊父运转缺陷预测模型，其中，所述第三范例炼焦运转数据序列中的每个范例炼焦运转数据均携带实际运转缺陷信息；

将所述模糊父运转缺陷预测模型作为第一父运转缺陷预测模型，将所述第一子运转缺陷预测模型作为初始子运转缺陷预测模型，继续执行依据第一范例炼焦运转数据序列以及第一父运转缺陷预测模型确定第二范例炼焦运转数据序列的步骤，直至所述初始子运转缺陷预测模型的预测函数权重信息收敛，生成运转缺陷预测模型。

3.根据权利要求2所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，在所述依据第一范例炼焦运转数据序列以及第一父运转缺陷预测模型确定第二范例炼焦运转数据序列之前，包括：依据第四范例炼焦运转数据序列训练初始化运转缺陷预测模型得到模板父运转缺陷预测模型，其中，所述第四范例炼焦运转数据序列中的每个范例炼焦运转数据均携带实际运转缺陷信息；

依据第五范例炼焦运转数据序列训练所述模板父运转缺陷预测模型生成第一父运转缺陷预测模型，并依据所述第五范例炼焦运转数据序列训练所述初始化运转缺陷预测模型生成初始子运转缺陷预测模型，其中，所述第五范例炼焦运转数据序列中的部分范例炼焦运转数据携带实际运转缺陷信息，部分范例炼焦运转数据未携带实际运转缺陷信息。

4.根据权利要求2所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，所述依据第一范例炼焦运转数据序列以及第一父运转缺陷预测模型确定第二范例炼焦运转数据序列，包括：对于第一范例炼焦运转数据序列中的每个第一范例炼焦运转数据，将该第一范例炼焦运转数据输入所述第一父运转缺陷预测模型，通过所述第一父运转缺陷预测模型输出所述第一范例炼焦运转数据对应的第一预测运转缺陷信息；

将每个第一范例炼焦运转数据和其对应的第一预测运转缺陷信息作为一范例炼焦运转数据，并将得到的所有范例炼焦运转数据构成的范例炼焦运转数据序列作为第二范例炼焦运转数据序列；

所述依据所述第二范例炼焦运转数据序列、第一子运转缺陷预测模型、所述第一父运转缺陷预测模型以及第三范例炼焦运转数据序列确定运转缺陷预测代价，包括：依据第三范例炼焦运转数据序列以及所述第一子运转缺陷预测模型确定第一训练代价对象；

依据第三范例炼焦运转数据序列以及所述第一父运转缺陷预测模型确定第二训练代价对象；

依据第二范例炼焦运转数据序列以及所述第一父运转缺陷预测模型确定第三训练代价对象；

依据所述第一训练代价对象、所述第二训练代价对象以及所述第三训练代价对象，确定运转缺陷预测代价。

5.根据权利要求4所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，所述依据所述第二范例炼焦运转数据序列以及所述第一父运转缺陷预测模型确定第三训练代价对象，包括：分别对所述第二范例炼焦运转数据序列中的各第二范例炼焦运转数据以及分别关联的第二预测运转缺陷信息进行衍生；

将各衍生后的第二范例炼焦运转数据输入所述第一父运转缺陷预测模型，通过所述第一父运转缺陷预测模型确定各衍生后的第二范例炼焦运转数据分别关联的预测运转缺陷信息；

依据各衍生后的第二预测运转缺陷信息以及各预测运转缺陷信息，确定第三训练代价对象。

6.根据权利要求1‑5任一所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，所述获取基于目标焦炉焦炭质量预测模型对所述工艺控制节点端传送的目标炼焦数据进行焦炉焦炭质量预测获得的目标焦炉焦炭质量数据的步骤，包括：从预设炼焦数据库中获得基础炼焦样本数据集合，所述基础炼焦样本数据集合涵盖多个信任认证的基础焦炉焦炭质量数据的基础炼焦样本数据；

结合所述焦炉焦炭质量预测模型对所述基础炼焦样本数据集合中的基础炼焦样本数据进行焦炭质量指标特征解析，输出焦炭质量指标特征簇；

在所述焦炭质量指标特征簇中选择每一基础炼焦样本数据相应的焦炭质量指标特征，而后结合所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征，确定所述基础炼焦样本数据之间的炼焦工艺协同参数；

结合所述炼焦工艺协同参数，在所述基础炼焦样本数据集合中选择所述基础炼焦样本数据的关联基础炼焦样本数据，输出所述基础炼焦样本数据的协同基础炼焦样本数据集合；

在所述炼焦工艺协同参数中选择所述基础炼焦样本数据与相应的协同基础炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据之间的目标炼焦工艺协同参数；

对所述目标炼焦工艺协同参数进行归集，生成所述基础炼焦样本数据与所述协同基础炼焦样本数据集合中的基础炼焦样本数据之间的工艺协同信息；

结合所述工艺协同信息，生成所述基础炼焦样本数据的工艺协同关系分布；

结合所述工艺协同关系分布，将所述基础炼焦样本数据作为模型更新成员生成第一模型更新知识导图，而后对所述第一模型更新知识导图进行去噪，输出模型更新知识导图；

结合所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据在所述模型更新知识导图的模型更新成员之间进行质量指标关系变量关联，输出所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据信息；

结合所述进阶焦炉焦炭质量数据信息，对所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行更新，输出进阶炼焦样本数据集合；

结合所述进阶炼焦样本数据集合对所述焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取，而后结合参数层信息的调优和选取后的目标焦炉焦炭质量预测模型对所述工艺控制节点端传送的目标炼焦数据进行焦炉焦炭质量预测。

7.根据权利要求6所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，所述结合所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据在所述模型更新知识导图的模型更新成员之间进行质量指标关系变量关联，输出所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据信息，包括：结合所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据，生成所述基础炼焦样本数据集合相应的基础焦炉焦炭质量数据集合；

结合信任开发的质量指标关系变量关联算法，将所述基础焦炉焦炭质量数据集合在所述模型更新知识导图的模型更新成员之间进行质量指标关系变量关联，输出所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据信息；

其中，所述基础焦炉焦炭质量数据集合包括每一基础炼焦样本数据相应的基础焦炉焦炭质量数据，所述结合信任开发的质量指标关系变量关联算法，将所述基础焦炉焦炭质量数据集合在所述模型更新知识导图的模型更新成员之间进行质量指标关系变量关联，输出所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据信息，包括：结合所述模型更新知识导图确定所述基础炼焦样本数据之间的炼焦生产质量指标的协同热力值；

获取所述炼焦生产质量指标的协同热力值相应的协同节点数量，而后结合所述协同节点数量，对所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行映射关联；

将映射关联的基础焦炉焦炭质量数据进行归集，输出所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据信息。

8.根据权利要求6所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，所述结合所述进阶焦炉焦炭质量数据信息，对所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行更新，输出进阶炼焦样本数据集合，包括：在所述进阶焦炉焦炭质量数据信息中提取所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量特征；

在所述进阶焦炉焦炭质量特征中选择质量指标值最大的焦炉焦炭质量指标；

在所述进阶焦炉焦炭质量特征中提取所述焦炉焦炭质量指标的指标属性数据；

获取所述指标属性数据相应的映射焦炉焦炭质量数据，将所述映射焦炉焦炭质量数据作为所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据；

将所述进阶焦炉焦炭质量数据与相应的基础炼焦样本数据标注的基础焦炉焦炭质量数据进行比较；

如果分析到所述进阶焦炉焦炭质量数据与基础焦炉焦炭质量数据不匹配时，生成所述基础炼焦样本数据为待更新的目标基础炼焦样本数据；

将所述目标基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据更新为相应的进阶焦炉焦炭质量数据，输出所述进阶炼焦样本数据集合。

9.根据权利要求6所述的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法，其特征在于，所述结合所述进阶炼焦样本数据集合对所述焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取，包括：结合所述进阶炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征和焦炉焦炭质量数据，对所述焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取；

结合所述焦炉焦炭质量预测模型对所述进阶炼焦样本数据集合中的基础炼焦样本数据进行焦炭质量指标特征解析，输出目标焦炭质量指标特征簇；

结合所述目标焦炭质量指标特征簇，对所述基础炼焦样本数据的焦炉焦炭质量数据进行更新；

返回执行所述结合所述进阶炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征和焦炉焦炭质量数据，对所述焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取的步骤，直至所述焦炉焦炭质量预测模型收敛，输出参数层信息的调优和选取后的目标焦炉焦炭质量预测模型；

其中，所述结合所述进阶炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征和焦炉焦炭质量数据，对所述焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取，包括：结合所述进阶炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据的焦炉焦炭质量数据，确定所述基础炼焦样本数据的焦炉焦炭质量数据的第一质量预测能力指标；

结合所述进阶炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征，确定所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征的第二质量预测能力指标；

将所述第一质量预测能力指标和所述第二质量预测能力指标进行结合分析，而后结合分析获得的目标质量预测能力指标信息对所述焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取；

其中，所述结合所述进阶炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征，确定所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征的第二质量预测能力指标，包括：结合所述进阶炼焦样本数据集合中基础炼焦样本数据的焦炉焦炭质量数据，对所述基础炼焦样本数据进行聚类，输出各焦炉焦炭质量数据相应的基础炼焦样本数据聚类；

结合所述基础炼焦样本数据聚类中基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征，获取所述基础炼焦样本数据聚类相应的目标焦炭质量指标特征；

将所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征和基础炼焦样本数据聚类相应的目标焦炭质量指标特征进行结合分析，输出所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征的第二质量预测能力指标；

其中，所述将所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征和基础炼焦样本数据聚类相应的目标焦炭质量指标特征进行结合分析，输出所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征的第二质量预测能力指标，包括：结合所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征，确定所述基础炼焦样本数据聚类中基础炼焦样本数据之间的指标特征区分度量值，输出第一指标特征区分度量值；

结合所述基础炼焦样本数据聚类相应的目标指标特征区分度量值，确定所述基础炼焦样本数据聚类之间的指标特征区分度量值，输出第二指标特征区分度量值；

计算所述第一指标特征区分度量值和第二指标特征区分度量值之间的指标特征区分度量值，输出第三指标特征区分度量值，而后将所述第三指标特征区分度量值与预设指标映射参数进行结合分析，输出第四指标特征区分度量值；

如果分析到所述第四指标特征区分度量值大于目标区分度量值时，确定所述第四指标特征区分度量值的指标特征区分度量均值，输出所述基础炼焦样本数据的焦炭质量指标特征的第二质量预测能力指标。

10.基于焦炭质量预测的工业流程优化系统，其特征在于，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现权利要求1‑9中任意一项的基于焦炭质量预测的工业流程优化方法。