基于BP神经网络的烧结过程预报模型

刘俊杰; 张东升; 邵慧君; 邓植丹; 易正明

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基于BP神经网络的烧结过程预报模型

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根据烧结矿化学成分与烧结工艺的预报、控制特点,采用了BP神经网络方法建立了烧结矿化学成分的预报模型.仿真实验的结果表明,模型具有较高的预测精度和较强的自学习功能,用拓扑结构为15-21-4的BP神经网络和0.6×10-3的网络误差进行训练,模型的预报命中率在75%以上,充分验证了基于过程参数控制的烧结矿化学成分预测模型的准确性和有效性.

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来源
《冶金动力》 |2019年第1期|1-39|共4页
作者
刘俊杰; 张东升; 邵慧君; 邓植丹; 易正明;
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作者单位

首钢水城钢铁(集团)有限责任公司;

贵州六盘水 553028;

首钢水城钢铁(集团)有限责任公司;

贵州六盘水 553028;

武汉科技大学;

湖北武汉 430081;

武汉科技大学;

湖北武汉 430081;

武汉科技大学;

湖北武汉 430081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TF046.4;
关键词
烧结工艺; BP神经网络; 预测模型;

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