基于BP神经网络的合金收得率预测

• 作者: 任宣宇 唐日成 姚琪 张海飞 罗姚
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 钢铁冶炼 BP神经网络 合金收得率预测 Matlab语言
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 软件研发与应用
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 字数: 2526字
• 语种: 中文

摘要

影响合金收得率的因素很多,在此研究合金收得率与钢水净重、加入的合金数量、加入的合金种类,以及转炉温度这4个主要影响因素的相关性,通过建立BP神经网络模型来对C、Mn两种主要元素的收得率进行合理化预测,该过程通过Matlab实现.为了提高合金收得率预测的准确性,采用带动量的批处理梯度下降算法对模型进行了改进与优化,使模型的预测更加快速准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海飞		6	0	0.0	0.0
2	唐日成		13	7	2.0	2.0
3	罗姚		1	0	0.0	0.0
4	任宣宇		3	0	0.0	0.0
5	姚琪		2	0	0.0	0.0