转炉炼钢多变量神经网络预报模型

• 作者: 徐生林 杨成忠 赵晓东
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 终点温度 组分含量 神经网络 命中率
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 2111-2115
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

终点钢水温度和碳、硫、磷等成分含量的有效控制是转炉炼钢过程的重要任务.本文基于多变量输入输出的神经网络来建立转炉炼钢的预报模型,首先对采集数据进行预处理,并采用滚动优化方法来提高模型的准确性,仿真与试验对比证实了该方法建立模型的有效性和高命中率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨成忠	杭州电子科技大学信息与控制研究所	64	222	8.0	10.0
2	徐生林	杭州电子科技大学信息与控制研究所	28	88	4.0	7.0
3	赵晓东	杭州电子科技大学信息与控制研究所	13	61	4.0	7.0