基于Elman神经网络和灰色预测模型的钢铁冶炼的研究

• 作者: 刘杰文 张艺馨 车晴
• 来源期刊: 数码世界
• 关键词: Lagrange插值法 灰色关联度分析 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 282
• 页数: 1页
• 语种: 中文

摘要

本论文主要通过排查数据并用Lagrange插值法完善数据,得到合金收得率降低钢铁厂钢水脱氧合金化成本并给出建议,利用灰色关联度分析并利用合金收得率公式计算C,Mn收得率,用Elman神经网络和GM(1,1)灰色预测模型预测优化C,Mn的收得率,利用微粒群算法给予优化成本的计算,给出配料方案和建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艺馨	山东科技大学数学与系统科学学院	8	4	1.0	2.0
2	车晴	山东科技大学数学与系统科学学院	7	0	0.0	0.0
3	刘杰文	山东科技大学计算机科学与工程学院	2	0	0.0	0.0