论文摘要
根据烧结矿化学成分与烧结工艺的预报、控制特点,采用了BP神经网络方法建立了烧结矿化学成分的预报模型。仿真实验的结果表明,模型具有较高的预测精度和较强的自学习功能,用拓扑结构为15-21-4的BP神经网络和0.6×10-3的网络误差进行训练,模型的预报命中率在75%以上,充分验证了基于过程参数控制的烧结矿化学成分预测模型的准确性和有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘俊杰,张东升,邵慧君,邓植丹,易正明
关键词: 烧结工艺,神经网络,预测模型
来源: 冶金动力 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 冶金工业
单位: 首钢水城钢铁(集团)有限责任公司,武汉科技大学
分类号: TF046.4
DOI: 10.13589/j.cnki.yjdl.2019.01.001
页码: 1-3+9
总页数: 4
文件大小: 1004K
下载量: 122
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