基于BP神经网络的钢液终点磷含量预测模型

• 作者: 张军红 徐辉 李旭 苏小利
• 来源期刊: 鞍山科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 磷含量 预测
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 128-130,135
• 页数: 4页
• 分类号: TF703.8
• 字数: 2058字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1048.2007.02.005

摘要

磷含量是描述钢液质量的一个重要的含量.结合遗传算法(GA)和误差反馈型神经网络(BP),建立了优化的GA-BP神经网络预测模型,预测转炉炼钢过程钢液终点磷含量.对现场收集的数据进行仿真学习,结果表明,该预测模型收敛速度快,具有较高的预测精度,平均绝对误差可达到0.002 7%.随着训练样本的增加和模型结构的进一步优化和完善,将具有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军红	辽宁科技大学材料科学与工程学院	32	84	5.0	7.0
2	李旭	辽宁科技大学材料科学与工程学院	6	14	2.0	3.0
3	徐辉	辽宁科技大学材料科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
4	苏小利		1	5	1.0	1.0