基于主元分析的转炉终点ESN静态预测模型

• 作者: 张勇 王玉昆
• 来源期刊: 辽宁科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 转炉炼钢 命中率 主元分析 回声状态网络
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 360-364
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3084字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1048.2009.04.006

摘要

以主元分析方法和新型ESN(回声状态网络)算法为核心,研究了转炉终点静态预测模型.通过对某钢厂转炉生产数据的主元分析,建立了ESN模型,同时将ESN模型与传统的BP 和RBF神经网络模型进行了对比研究.结果表明,使用ESN建立的模型比传统的BP网络模型和RBF网络模型,在钢水温度预测方面精度分别提高了0.85%和0.45%,在钢水碳质量分数预测方面精度分别提高了0.45%和0.19%,能够有效的对转炉终点碳含量和温度进行预测,从而为转炉炼钢过程提供更准确的操作指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉昆	辽宁科技大学电子与信息工程学院	13	35	4.0	5.0
2	张勇	辽宁科技大学电子与信息工程学院	22	178	7.0	12.0