基于灰色关联分析的烧结矿碱度应用研究

• 作者: 宋强 鲍雅萍
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 烧结矿碱度 BP神经网络算法 灰色关联分析 仿真
• 年，卷（期）: 2007,（20）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 227-228,89
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.20.091

摘要

在现代钢铁企业中,高炉原料的烧结过程是其中重要的生产工序.烧结矿碱度稳定性直接影响到烧结矿的质量和产量,但由于烧结生产过程非常复杂,很难用一组较为准确的数学模型进行描述.加之过程所具有的大时滞性和动态时变性,采取一些依赖于对象数学模型的传统控制理论和方法难以解决烧结矿碱度的波动问题.因此长期以来,烧结矿碱度的控制一直是钢铁企业中的一个难点.据此提出利用灰色关联分析和BP神经网络建立烧结矿碱度的预报模型.通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值.