江西有色金属
江西有色金屬
강서유색금속
JIANGXI NONFERROUS METALS
2007年
3期
33-34,47
,共3页
稀土电解槽%产出率%神经网络%BP算法
稀土電解槽%產齣率%神經網絡%BP算法
희토전해조%산출솔%신경망락%BP산법
以工作电流、电压、单位时间加料量为输入,以金属产出投入比为输出,以大量的生产一线数据为训练样本,研究建立了一种基于BP神经网络算法的电解槽产出率模型.研究表明,该模型不仅能够较准确地预测工作电流、电压、加料情况与产出率的关系,而且为增加电解产品的产量及提高生产效率提供了新的依据.
以工作電流、電壓、單位時間加料量為輸入,以金屬產齣投入比為輸齣,以大量的生產一線數據為訓練樣本,研究建立瞭一種基于BP神經網絡算法的電解槽產齣率模型.研究錶明,該模型不僅能夠較準確地預測工作電流、電壓、加料情況與產齣率的關繫,而且為增加電解產品的產量及提高生產效率提供瞭新的依據.
이공작전류、전압、단위시간가료량위수입,이금속산출투입비위수출,이대량적생산일선수거위훈련양본,연구건립료일충기우BP신경망락산법적전해조산출솔모형.연구표명,해모형불부능구교준학지예측공작전류、전압、가료정황여산출솔적관계,이차위증가전해산품적산량급제고생산효솔제공료신적의거.
