基于辅料运行特性的烧结矿质量预测模型

• 作者: 张华 赵刚 黄昌先
• 来源期刊: 钢铁研究学报
• 学科: 工学
• 关键词: 烧结工艺 辅料 质量预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 冶炼与加工
• 页码范围: 14-18
• 分类号: TP183
• 字数: 4452字
• 语种: 中文

摘要

从辅料运行特性的角度对烧结工艺做了总体分析,并对烧结矿的质量指标及其影响因素做了研究,在此基础上运用了一种带动量项和变学习率的BP神经网络算法建立了烧结矿质量预测模型。模型预报结果表明,用拓扑结构为15-20-4的BP神经网络和0.000 191的网络误差进行训练后,模型的命中率在83.3%以上,充分展示了基于辅料运行特性的烧结矿质量预测模型的准确性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵刚	武汉科技大学机械自动化学院	132	449	11.0	14.0
2	张华	武汉科技大学机械自动化学院	219	1586	18.0	27.0
3	黄昌先	武汉科技大学机械自动化学院	1	0	0.0	0.0