基于减法聚类的模糊神经网络转炉终点温度预报模型

• 作者: 余艾冰 刘冬梅 邹宗树
• 来源期刊: 材料与冶金学报
• 学科: 工学
• 关键词: 转炉 减法聚类 模糊神经网络 终点预报 温度
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 冶金
• 页码范围: 247-249
• 页数: 3页
• 分类号: TF71
• 字数: 2488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6620.2006.04.002

摘要

分析了对转炉终点温度的影响因素,利用减法聚类自动确定模糊规则的数目,建立了模糊神经网络系统预报转炉终点温度.结果表明,该方法建立的模型能够对终点温度进行较好的预报,误差在±4℃以内的命中率可达25.49%;预报误差小于±20℃的炉数可达84.31%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹宗树	东北大学材料与冶金学院	294	1382	15.0	20.0
2	刘冬梅	东北大学材料与冶金学院	10	52	5.0	7.0
3	余艾冰	东北大学材料与冶金学院	13	66	5.0	8.0