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期刊论文
转炉炼钢多变量神经网络预报模型
转炉炼钢多变量神经网络预报模型
来源 :化工学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yingzi9252
【摘 要】
:
终点钢水温度和碳、硫、磷等成分含量的有效控制是转炉炼钢过程的重要任务。本文基于多变量输入输出的神经网络来建立转炉炼钢的预报模型,首先对采集数据进行预处理,并采用滚
【作 者】
:
赵晓东
徐生林
杨成忠
【机 构】
:
杭州电子科技大学信息与控制研究所
【出 处】
:
化工学报
【发表日期】
:
2010年8期
【关键词】
:
终点温度
组分含量
神经网络
命中率
endpoint temperature
component concentration
neural network
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终点钢水温度和碳、硫、磷等成分含量的有效控制是转炉炼钢过程的重要任务。本文基于多变量输入输出的神经网络来建立转炉炼钢的预报模型,首先对采集数据进行预处理,并采用滚动优化方法来提高模型的准确性,仿真与试验对比证实了该方法建立模型的有效性和高命中率。
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