利用神经网络技术预测轧钢厂的工序能耗

• 作者: 陈光 顾明言
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 神经网络 工序能耗 产量 作 业率
• 年，卷（期）: 2001,（12）
• 所属期刊栏目: 研究简讯
• 页码范围: 1319-1320
• 页数: 2页
• 分类号: O174.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2001.12.028

摘要

利用神经网络技术,建立了产量、成材率和作业率神经网络能耗模型,与数学回归模型相比,提高了拟合精度.当产量从12 kt/月增加到55 kt/月时,工序能耗的实测值从270 kg/t减少到165 kg/t,神经网络模型工序能耗的计算值从260 kg/t减少到160 kg/t;当作业率从64 %增加到73 %时,工序能耗的实测值从164.8 kg/t减少到162.6 kg/t,神经网络模型工序能耗的计算值从164.7 kg/t减少到162.5 kg/t.为研究轧钢厂工序能耗决策提供了可靠的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈光	东北大学冶金与材料学院	15	110	7.0	10.0
2	顾明言	安徽工业大学冶金与材料学院	46	128	6.0	8.0