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基于BP神经网络的RH精炼钢水终点温度预测

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为了提高RH精炼的钢水温度控制水平,建立了基于BP神经网络的RH精炼终点钢水温度预测模型.本文针对RH精炼的不同处理工艺,分别建模进行终点钢水温度预测,以提高预测精度.以是否参与脱氧反应为标准,对加入的物料进行分类和整合;并采用MIV算法对精炼钢水温降相关的因素进行影响度筛选,确定本文模型最佳输入变量个数为8.根据模型的验证结果,按处理工艺分类的模型在±5℃范围内综合精度为84.06％;较不区分处理工艺建立的网络模型精度提高8.8％.以入站钢水温度为指标对单一工艺的数据再分类建模,脱碳工艺和轻处理工艺数据分类后在±5℃误差范围内预测精度可进一步提高.

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来源
《2017年全国炉外精炼年会暨第十七届钢质量与非金属夹杂物控制学术年会》||142-152|共11页
会议地点浙江衢州
作者
HE Dong-feng; 贺东风; LIU Yuan-yang; 刘远洋;
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作者单位

中国金属学会;

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正文语种
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中图分类
关键词
钢液真空循环脱气法; 钢水温度; 预测模型; BP神经网络;

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