特殊钢
特殊鋼
특수강
SPECIAL STEEL
2004年
3期
40-41
,共2页
刘锟%刘浏%何平%武辉斌%马兆红
劉錕%劉瀏%何平%武輝斌%馬兆紅
류곤%류류%하평%무휘빈%마조홍
增量神经网络 100 t电弧炉 碳 磷 温度 预报
增量神經網絡 100 t電弧爐 碳 燐 溫度 預報
증량신경망락 100 t전호로 탄 린 온도 예보
结合增量模型和神经网络模型的优点,提出增量神经网络模型,该模型特点为:只注重系统输入量和输出量的变化,系统输入与输出增量的映射关系通过网络很快形成,网络结构简单.以废钢、铁水、装料制度、通电时间、吨钢氧耗和电耗相对于参考炉均值的增量为输入节点,对冶炼钢水终点温度和碳、磷进行预报.结果表明,当钢水终点温度和碳、磷含量的控制精度分别在±10 ℃,±0.02%和±0.004%时,预报值命中率分别为93%,75%和86%.
結閤增量模型和神經網絡模型的優點,提齣增量神經網絡模型,該模型特點為:隻註重繫統輸入量和輸齣量的變化,繫統輸入與輸齣增量的映射關繫通過網絡很快形成,網絡結構簡單.以廢鋼、鐵水、裝料製度、通電時間、噸鋼氧耗和電耗相對于參攷爐均值的增量為輸入節點,對冶煉鋼水終點溫度和碳、燐進行預報.結果錶明,噹鋼水終點溫度和碳、燐含量的控製精度分彆在±10 ℃,±0.02%和±0.004%時,預報值命中率分彆為93%,75%和86%.
결합증량모형화신경망락모형적우점,제출증량신경망락모형,해모형특점위:지주중계통수입량화수출량적변화,계통수입여수출증량적영사관계통과망락흔쾌형성,망락결구간단.이폐강、철수、장료제도、통전시간、둔강양모화전모상대우삼고로균치적증량위수입절점,대야련강수종점온도화탄、린진행예보.결과표명,당강수종점온도화탄、린함량적공제정도분별재±10 ℃,±0.02%화±0.004%시,예보치명중솔분별위93%,75%화86%.
