特殊钢
特殊鋼
특수강
SPECIAL STEEL
2007年
2期
41-43
,共3页
刘冬梅%陈斌%王淑阁%邹宗树%余艾冰
劉鼕梅%陳斌%王淑閣%鄒宗樹%餘艾冰
류동매%진빈%왕숙각%추종수%여애빙
转炉%模糊神经网络%终点磷%预报
轉爐%模糊神經網絡%終點燐%預報
전로%모호신경망락%종점린%예보
根据150 t转炉的冶炼工艺和生产数据及转炉终点磷含量的影响因素,并针对现有BP网络学习算法的不足,基于BP算法提出一种改进网络训练算法,建立了基于模糊神经网络的转炉终点磷含量的预报模型.结果表明,改进后的模型预报转炉终点磷含量误差为±0.002%的命中率达68.69%,预报误差±0.004%的命中率达95.96%,磷含量的最大误差为±0.006%.
根據150 t轉爐的冶煉工藝和生產數據及轉爐終點燐含量的影響因素,併針對現有BP網絡學習算法的不足,基于BP算法提齣一種改進網絡訓練算法,建立瞭基于模糊神經網絡的轉爐終點燐含量的預報模型.結果錶明,改進後的模型預報轉爐終點燐含量誤差為±0.002%的命中率達68.69%,預報誤差±0.004%的命中率達95.96%,燐含量的最大誤差為±0.006%.
근거150 t전로적야련공예화생산수거급전로종점린함량적영향인소,병침대현유BP망락학습산법적불족,기우BP산법제출일충개진망락훈련산법,건립료기우모호신경망락적전로종점린함량적예보모형.결과표명,개진후적모형예보전로종점린함량오차위±0.002%적명중솔체68.69%,예보오차±0.004%적명중솔체95.96%,린함량적최대오차위±0.006%.
