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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%.
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文献信息
篇名 基于非线性HBI网络的转炉冶炼终点预测模型
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) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 92-96
页数 分类号 TF341.1|TP273
字数 4120字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-6620.2010.02.004
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
转炉模型
终点预测
神经网络
同伦算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
材料与冶金学报
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1671-6620
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沈阳市文化路东北大学114信箱
1982
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