基于BP神经网络的高炉铁水硅含量预测模型研究、

曾燕飞; 李小伟

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建立了基于BP神经网络的高炉铁水硅含量预测模型，给出了学习参数的确定方法，BP网络的学习算法和步骤，并利用湘钢4#高炉一段连续时期内正常生产的数据经过时序化、归一化处理后进行训练和仿真，结果表明，高炉冶炼在运用了先进的BP人工神经网络预测模型后，能预测[Si]的高低，判断炉温走势，调控炉温；并能同时监测多个主要控制对象，对于了解高炉各方面的状态具有指导性的作用。

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来源
《微计算机信息》 |2006年第7s期|P.291-293|共3页
作者
曾燕飞; 李小伟;
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作者单位

广东技术师范学院自动化系;

湘钢炼铁4#高炉,510635;

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正文语种 CHI
中图分类自动化技术及设备;
关键词
铁水硅含量; BP神经网络; 预测模型;

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