基于BP神经网络的高炉熔渣黏度预测

• 作者: 何环宇 倪红卫 张华 成日金 朱文渊 李先旺 熊敬超
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 高炉渣 黏度 预报模型
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 冶金科学与工程
• 页码范围: 411-414
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 1754字
• 语种: 中文

摘要

建立一种BP神经网络模型来预测多元组分CaO-SiO2-Al2O3-MgO系高炉熔渣的黏度,并对其测量值进行实验验证.结果表明,采用BP神经网络模型对高妒渣黏度预测的总平均误差为2.36％,较好地解决了预测结果与实验结果之间的非线性关系,且预测结果与实验结果相吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪红卫	武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室	118	1220	18.0	29.0
2	何环宇	武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室	36	361	12.0	17.0
3	成日金	武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室	26	134	7.0	10.0
4	李先旺		4	54	4.0	4.0
5	朱文渊		6	46	4.0	6.0
6	熊敬超		2	21	2.0	2.0