【摘 要】
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针对梅钢铁水罐喷吹CaO+Mg粉剂复合脱硫过程，分别建立了基于改进BP神经网络和多元线性回归方法的铁水预处理终点硫含量预报模型.用梅钢的1 154炉数据分别对两个模型进行训练，经
【机 构】
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东北大学材料与冶金学院，辽宁沈阳110004
【出 处】
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2006年全国博士生学术论坛——冶金工程分论坛
论文部分内容阅读
针对梅钢铁水罐喷吹CaO+Mg粉剂复合脱硫过程，分别建立了基于改进BP神经网络和多元线性回归方法的铁水预处理终点硫含量预报模型.用梅钢的1 154炉数据分别对两个模型进行训练，经100炉数据现场验证表明，BP神经网络模型与多元线性回归模型相比，前者预报结果有19％的炉次预报值与实际值完全一致，后者为15％;前者有90％的炉次误差≤O.003％，后者为77％;前者的平均误差为0.001 7％，后者为0.002 68％.
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