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转炉终点锰预报模型的开发
引用本文:许娜,赵不贿,杜斌,洪新.转炉终点锰预报模型的开发[J].江苏大学学报(自然科学版),2001,22(5):47-51.
作者姓名:许娜  赵不贿  杜斌  洪新
作者单位:1. 江苏理工大学电气信息工程学院
2. 上海宝钢技术中心自动化所
3. 上海大学上海市钢铁冶金重点实验室
摘    要:探讨转炉炼钢终点锰预报模型的建模技术 模型分为两种 :代数学模型和人工神经网络模型 代数学模型采用多元线性回归方法建模 ,该模型简单、可视 ,但仿真结果并不理想 人工神经网络模型在选取适当输入参数的基础上 ,通过对转炉生产的历史数据进行训练 ,求得合理优化的网络权重 ,可对转炉终点锰含量进行离线预报 ,该模型的仿真结果很好 ,当预报误差精度|ΔMn|≤ 0 .0 2 5 %时 ,预报命中率超过 95 % ,为今后转炉的在线锰预报和快速出钢模型的研制提供依据和技术支持

关 键 词:转炉炼钢  回归分析  神经网络  终点锰预报
文章编号:1007-1741(2001)05-0047-05
修稿时间:2001年4月18日

Development of a Prediction Model for BOF End Manganese Content
XU Na,ZHAO Bu-hui,DU Bin,HONG Xin.Development of a Prediction Model for BOF End Manganese Content[J].Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2001,22(5):47-51.
Authors:XU Na  ZHAO Bu-hui  DU Bin  HONG Xin
Institution:XU Na1,ZHAO Bu-hui1,DU Bin2,HONG Xin3
Abstract:
Keywords:BOF steelmaking process  regression analysis  neural network  end manganese content prediction
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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