工业加热
工業加熱
공업가열
INDUSTRIIAL HEATING
2013年
1期
15-17,20
,共4页
杨凌志%朱荣%宁建成%宋景凌%韦波
楊凌誌%硃榮%寧建成%宋景凌%韋波
양릉지%주영%저건성%송경릉%위파
电弧炉%成分%温度%预报%模型
電弧爐%成分%溫度%預報%模型
전호로%성분%온도%예보%모형
基于实际生产数据分析研究影响钢水成分与温度的因素,通过利用BP神经网络的理论,建立了钢水成分与温度预报模型,实现了提前对铜水成分与温度的预报.钢水成分预报值与实测值基本吻合,钢水温度预报的命中率在84.0％以上,模型具有较高的预报精度.
基于實際生產數據分析研究影響鋼水成分與溫度的因素,通過利用BP神經網絡的理論,建立瞭鋼水成分與溫度預報模型,實現瞭提前對銅水成分與溫度的預報.鋼水成分預報值與實測值基本吻閤,鋼水溫度預報的命中率在84.0％以上,模型具有較高的預報精度.
기우실제생산수거분석연구영향강수성분여온도적인소,통과이용BP신경망락적이론,건립료강수성분여온도예보모형,실현료제전대동수성분여온도적예보.강수성분예보치여실측치기본문합,강수온도예보적명중솔재84.0％이상,모형구유교고적예보정도.
