【摘 要】
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研究烧结矿中FeO含量的准确预测问题,以指导工作人员及时调整配料方案及机器参数,保证高炉稳定运行。影响烧结矿FeO含量的因素较多,且FeO含量与影响因素之间呈现高度的非线性
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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研究烧结矿中FeO含量的准确预测问题,以指导工作人员及时调整配料方案及机器参数,保证高炉稳定运行。影响烧结矿FeO含量的因素较多,且FeO含量与影响因素之间呈现高度的非线性关系,传统预测方法无法准确预测FeO含量。为了提高FeO含量的预测精度,提出一种改进萤火虫算法和神经网络相结合的烧结矿FeO含量预测方法。利用改进的萤火虫算法优化BP神经网络的权值和阈值,提高算法的预测速度和精度。将改进方法与传统的BP算法和GA-BP算法进行比较,结果表明上述方法能够更准确有效的预测烧结矿中FeO的含量。
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