重庆大学学报(自然科学版)
重慶大學學報(自然科學版)
중경대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2003年
9期
119-122
,共4页
最近邻聚类%k均值聚类%RBF神经网络%预报
最近鄰聚類%k均值聚類%RBF神經網絡%預報
최근린취류%k균치취류%RBF신경망락%예보
脱硫过程是炼钢生产中一个十分重要的环节.脱硫效果的好坏,直接关系到炼钢生产能否保质保量地进行,而这又取决于对脱硫过程的控制,其关键是脱硫剂的加入量.因而必须建立脱硫过程模型,实时和高精度地预报脱硫剂的加入量.而脱硫过程又是一个非常复杂的工艺过程,采用传统的方法建立的模型无法保证稳定和高精度的脱硫效果.笔者提出了一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型及其具体设计方法,并在炼钢厂进行了实际投运.结果表明,该模型性能良好,这同时说明了设计方法的有效性和实用性.
脫硫過程是煉鋼生產中一箇十分重要的環節.脫硫效果的好壞,直接關繫到煉鋼生產能否保質保量地進行,而這又取決于對脫硫過程的控製,其關鍵是脫硫劑的加入量.因而必鬚建立脫硫過程模型,實時和高精度地預報脫硫劑的加入量.而脫硫過程又是一箇非常複雜的工藝過程,採用傳統的方法建立的模型無法保證穩定和高精度的脫硫效果.筆者提齣瞭一種基于改進的RBF神經網絡的鐵水脫硫預報模型及其具體設計方法,併在煉鋼廠進行瞭實際投運.結果錶明,該模型性能良好,這同時說明瞭設計方法的有效性和實用性.
탈류과정시련강생산중일개십분중요적배절.탈류효과적호배,직접관계도련강생산능부보질보량지진행,이저우취결우대탈류과정적공제,기관건시탈류제적가입량.인이필수건립탈류과정모형,실시화고정도지예보탈류제적가입량.이탈류과정우시일개비상복잡적공예과정,채용전통적방법건립적모형무법보증은정화고정도적탈류효과.필자제출료일충기우개진적RBF신경망락적철수탈류예보모형급기구체설계방법,병재련강엄진행료실제투운.결과표명,해모형성능량호,저동시설명료설계방법적유효성화실용성.
