烧结矿FeO含量预报系统开发与应用

• 作者: 蒋大军
• 来源期刊: 钢铁
• 学科: 工学
• 关键词: 烧结矿FeO 神经网络 网络训练 预报
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 原料与炼铁
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TF124.5
• 字数: 4637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0449-749X.2006.09.003

摘要

针对FeO含量控制复杂与难度大的实际情况,开发了神经网路预报系统.采用改进后的4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加,预报现场烧结矿FeO含量.网络结构设计精度高、泛化能力强.训练方差为0.01508846,用训练样本集测试FeO含量输出,检验的绝对平均误差为0.135 665,命中率为97.78%.采用训练后网络预报,绝对平均误差为0.189 226,命中率为91.14%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋大军		44	245	10.0	14.0