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摘要:
转炉内的温度极高,对终点温度和碳的含量很难及时、准确地测量,因此建立精确的温度和碳的预报模型十分重要.但转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程,传统的静态模型控制精度不高,命中率不很理想.为此提出了基于BP神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量的预报模型,以Levenberg-Marquardt(LM)算法来训练网络,其算法是梯度法与高斯牛顿法的结合.仿真结果表明,预报精度高于传统的机理模型.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的转炉炼钢终点预报
来源期刊 沈阳工业大学学报 学科 工学
关键词 转炉 BP神经网络 预报模型 Levenberg-Marquardt算法 梯度
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 控制工程
研究方向 页码范围 707-710
页数 4页 分类号 TP183
字数 2350字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1646.2007.06.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢书明 沈阳工业大学信息科学与工程学院 9 177 7.0 9.0
2 丁惜瀛 沈阳工业大学电气工程学院 19 108 6.0 10.0
3 陈昌 沈阳工业大学电气工程学院 2 30 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
转炉
BP神经网络
预报模型
Levenberg-Marquardt算法
梯度
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研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
沈阳工业大学学报
双月刊
1000-1646
21-1189/T
大16开
沈阳市铁西区南十三路1号
8-165
1964
chi
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