基于BP神经网络的烧结能耗预测模型

• 作者: 乔非 孟辉 李莉
• 来源期刊: 机械工程师
• 学科: 工学
• 关键词: 烧结 固体能耗 性能指标 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 制造业信息化
• 页码范围: 45-47
• 分类号: TP273
• 字数: 2815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2333.2012.02.015

摘要

烧结工序是钢铁冶金生产中的一个重要工序,在实际生产条件下,研究烧结各主要原料投入与烧结能耗的关系问题具有非常重要的意义.在大量实际生产数据的基础上,选取一部分典型数据,利用带动量项、具有自适应学习速率的BP神经网络建立了烧结固体能耗及其性能指标的预测模型,结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔非	同济大学电子与信息工程学院	46	525	12.0	22.0
2	李莉	同济大学电子与信息工程学院	124	868	14.0	23.0
3	孟辉	同济大学电子与信息工程学院	1	8	1.0	1.0