基于回声状态网络的转炉终点碳和温度预测
기우회성상태망락적전로종점탄화온도예측
PREDICTION FOR THE CONTENT OF CARBON AND TEMPERATURE AT THE ENDPOINT OF BOF BASED ON ECHO STATE NETWORK
  • 万方数据
    冶金丛刊 야금총간
    METALLURGICAL COLLECTIONS
    2011年 3期 4-7 ,共4页

    耿涛%李启贤

    경도%리계현

    转炉终点预侧%回声状态网络%遗传算法 轉爐終點預側%迴聲狀態網絡%遺傳算法
    전로종점예측%회성상태망락%유전산법
    本文利用回声状态网络建立了转炉终点钢水碳含量和温度预测模型,并应用遗传算法优化其主要参数.选用某钢厂3座120t转炉的实测数据对该网络模型进行离线训练和仿真测试,结果表明回声状态网络模型比BP神经网络模型在预测精度上有所提高.这为开展转炉实时预测工作提供了方法指导.
    본문이용회성상태망락건립료전로종점강수탄함량화온도예측모형,병응용유전산법우화기주요삼수.선용모강엄3좌120t전로적실측수거대해망락모형진행리선훈련화방진측시,결과표명회성상태망락모형비BP신경망락모형재예측정도상유소제고.저위개전전로실시예측공작제공료방법지도.
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