计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2007年
11期
60-62
,共3页
孙鑫红%谢永芳%桂卫华%宋海鹰
孫鑫紅%謝永芳%桂衛華%宋海鷹
손흠홍%사영방%계위화%송해응
铜转炉%主元分析法%遗传算法%Elman神经网络
銅轉爐%主元分析法%遺傳算法%Elman神經網絡
동전로%주원분석법%유전산법%Elman신경망락
铜转炉吹炼终点预报是转炉生产的一个重要环节,直接影响转炉的生产效益.其吹炼工艺相当复杂,影响生产因素众多且因素之间相互耦合,使得用来预测吹炼终点的模型极其复杂.针对这个问题,利用主元分析法将影响因素重组,在此基础上,提出一种基于遗传算法的Elman神经网络模型对铜转炉吹炼终点进行预测.仿真结果表明,建立的预报模型具有较高的自学习及泛化能力,预报结果具有较高的精度.
銅轉爐吹煉終點預報是轉爐生產的一箇重要環節,直接影響轉爐的生產效益.其吹煉工藝相噹複雜,影響生產因素衆多且因素之間相互耦閤,使得用來預測吹煉終點的模型極其複雜.針對這箇問題,利用主元分析法將影響因素重組,在此基礎上,提齣一種基于遺傳算法的Elman神經網絡模型對銅轉爐吹煉終點進行預測.倣真結果錶明,建立的預報模型具有較高的自學習及汎化能力,預報結果具有較高的精度.
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