基于BP神经网络的脱氧合金化成分预测研究

基于BP神经网络的脱氧合金化成分预测研究

论文摘要

钢水脱氧合金化是一个非常复杂的过程,影响因素众多。本文针对钢水脱氧合金中C元素的收得率预测问题进行研究,提出利用BP神经网络建立6-64-1预测网络模型,通过分析得到所建立的模型预测结果与真实值是基本吻合的,这表明所建模型的可行性。

论文目录

  • 一、引言
  • 二、BP神经网络
  • 三、基于BP神经网络的预测模型
  • 四、预测结果分析
  • 五、结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 董超群,龚薛蓉,徐畅,刘占军

    关键词: 元素收得率,神经网络,预测模型

    来源: 科学咨询(科技·管理) 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 冶金工业,自动化技术

    单位: 重庆邮电大学通信与信息工程学院

    分类号: TF703;TP183

    页码: 45

    总页数: 1

    文件大小: 1739K

    下载量: 133

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