基于非线性HBI网络的转炉冶炼终点预测模型

• 作者: 冯明霞 李强 邹宗树 陈韧
• 来源期刊: 材料与冶金学报
• 学科: 工学
• 关键词: 转炉模型 终点预测 神经网络 同伦算法
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 92-96
• 分类号: TF341.1|TP273
• 字数: 4120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6620.2010.02.004

摘要

针对前馈神经网络模型的BP算法自身存在的易陷入局部极小和收敛速度慢等缺陷,耦合同伦理论与BI神经网络模型,建立了基于同伦BI神经网络的转炉终点预测模型分别对转炉终点钢水的碳含量及温度进行预测,并在相同构造下同单纯BI网络模型相比较.结果表明:在网络结构相同的条件下,耦合同伦算法后预测模型的精度得到显著提高,各模型命中率的平均提高量分别为8.6%,20.2%,预测误差绝对值的最大值分别下降了48.4%,44.76%;在计算效率方面,完成相同的计算迭代次数,同伦模型所需时间平均减少14%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	东北大学材料与冶金学院	86	336	9.0	12.0
2	邹宗树	东北大学材料与冶金学院	294	1382	15.0	20.0
3	陈韧	辽宁科技学院冶金工程系	32	68	4.0	7.0
4	冯明霞	辽宁科技学院冶金工程系	8	22	3.0	3.0