改进的BP算法在中小型高炉炉温预测上的应用

• 作者: 刘惠欣 马翠红 高峰
• 来源期刊: 甘肃冶金
• 学科: 工学
• 关键词: 高炉 神经网络 炉温预测 铁水硅含量
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4461.2008.03.006

摘要

本研究应用人工神经网络方法对高炉炉温进行预测,确定了三层前向网络结构.针对基于梯度下降法的BP网络存在的学习效率低、收敛速度慢、易陷于局部极小状态、网络的泛化及适应能力较差等缺陷,采用了附加动量法及自适应学习率、合理选择激励函数等策略对算法中的缺陷给出了改进措施,取得了较好的应用效果.