河北冶金
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하북야금
HEBEI METALLURGY
2015年
3期
38-41
,共4页
高炉过程%BP神经网络%铁水硅含量%铁水硫含量%预报模型
高爐過程%BP神經網絡%鐵水硅含量%鐵水硫含量%預報模型
고로과정%BP신경망락%철수규함량%철수류함량%예보모형
采用基于自学习的参考炉次法,建立了反应高炉炉温和铁水质量的预报模型,对炼铁过程铁水硅含量和硫含量进行预报,建立了基于BP神经网络的高炉铁水硅含量和硫含量预报模型.用国内某高炉的生产数据进行模型训练,经预报结果数据验证,想要通过现有直接获取的高炉参数很难准确同时预报铁水硅含量和硫含量,但基本能准确预报铁水硫含量的变化趋势.
採用基于自學習的參攷爐次法,建立瞭反應高爐爐溫和鐵水質量的預報模型,對煉鐵過程鐵水硅含量和硫含量進行預報,建立瞭基于BP神經網絡的高爐鐵水硅含量和硫含量預報模型.用國內某高爐的生產數據進行模型訓練,經預報結果數據驗證,想要通過現有直接穫取的高爐參數很難準確同時預報鐵水硅含量和硫含量,但基本能準確預報鐵水硫含量的變化趨勢.
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