应用改进的神经网络模型预报转炉冶炼终点

• 作者: 冯明霞 李强 邹宗树
• 来源期刊: 炼钢
• 学科: 工学
• 关键词: 氧气转炉 神经网络 终点预报 碳含量 温度
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: TF345.31
• 字数: 3875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1043.2006.01.013

摘要

准确预报转炉冶炼终点的钢水温度与碳含量对提高转炉终点命中率具有重要意义.针对现有多层前馈网络学习算法的不足,基于BP模型提出一种改进算法,建立了复吹转炉冶炼终点的预报模型,并与BP模型的预测结果进行了统计比较.研究表明,改进后的模型能够对冶炼终点进行良好的预报.采用单节点输出模型对终点钢水碳含量与温度分别进行预报,预测误差w(△[C])＜±0.03%的命中率达97.22%,△t＜±12℃的命中率为94.44%.还建立了神经网络双节点输出模型对转炉终点钢水碳含量及温度同时进行预报,误差△t＜±15℃、w(△[C])＜0.03%的双命中率为76.92%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	东北大学材料与冶金学院	86	336	9.0	12.0
2	冯明霞	东北大学材料与冶金学院	6	58	5.0	6.0
3	邹宗树	东北大学材料与冶金学院	294	1382	15.0	20.0