神经网络高炉铁水含硅量预报模型

研究了基于神经网络的高炉铁水含硅量预报模型，运用高炉生产过程中工艺参数，实现了铁水含硅量的中短期预报，仿真结果表明，本模型具有良好的预报效果。     

唐钢二炼铁厂3号高炉铁水硅含量神经网络预报模型

根据唐钢二炼铁厂3#高炉的生产情况和技术水平,建立了高炉铁水硅含量神经网络预报模型.模型采用BP网络,仿真试验结果表明,该模型具有较好的命中效果.同时,基于预报的铁水硅含量,结合部分专家知识,指导操作决策.具有很强的实用性.     

人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法，指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性。     

人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法,指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性.     

基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型

在高炉炼铁过程中,常用铁水硅含量[Si]来衡量铁水的质量和表征高炉的热状态,即用铁水硅含量反映高炉炉温.将偏最小二乘回归方法应用于预测硅含量[Si]中,在高炉炉况相对稳定的条件下,得出影响硅含量[Si]的因素为风量和喷煤,与冶炼专家的经验相符.利用包钢6号高炉的数据,建立铁水硅含量[Si]的回归模型,该模型对高炉炉温预测的准确度达到87.61%,对在线监测高炉硅含量具有一定的实用价值.     

高炉铁水含硅量神经网络预测模型

按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统。引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型。用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1％时命中率达到81％。     

RBF神经网络在桥梁振动控制时滞问题中的应用

提出基于径向基函数神经网络原理的桥梁结构反应预测模型,对基准控制设计桥梁振动控制模型进行数值仿真,将预测结果与经典控制算法结果进行对比分析.结果表明,RBF神经网络可以较为准确预测桥梁结构的地震反应,有效解决振动控制中的时滞问题.     

基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报

高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小的情况下,该模型的预测命中率能达到87.5%,对实际的生产操作过程有一定的指导意义.     

高炉铁水含硅量神经网络预测模型

按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统.引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型.用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1%时命中率达到81%.     

唐钢二炼铁厂3号高炉铁水硅含量神经网络预报模型

根据唐钢二炼铁厂3^#高炉的生产情况和技术水平，建立了高炉铁水硅含量神经网络预报模型。模型采用BP网络，仿真试验结果表明，该模型具有较好的命中效果。同时，基于预报的铁水硅含量，结合部分专家知识，指导操作决策。具有很强的实用性。     

改进BP网络在铁水预脱硫终点硫含量预报中的应用

针对本溪钢铁集团有限公司的铁水罐喷吹CaO+Mg复合粉剂脱硫过程,采用BP神经网络建立铁水预处理终点硫含量预报模型.在模型建立过程中,为了克服标准BP算法迭代次数多、收敛速度慢的缺点,采用新的自适应调整学习率方法和最大误差学习法对标准BP算法进行了改进.用1 900炉数据进行模型训练,经100炉数据现场验证表明,有12%的炉次预报值与实际值完全一致,有89%的炉次误差≤0.003%,平均误差为0.002 0%.     

基于RBF神经网络的热轧碳钢变形抗力预测

以凸轮式高速形变试验机得到的实验数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了碳钢的变形抗力与其化学成分、变形温度、变形程度及变形速度对应关系的RBF神经网络预测模型.通过对函数newrb()中宽度系数的调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.结果表明,与传统的BP网络模型相比较,RBF网络模型具有更高的精度和较强的泛化能力.     

基于RBF神经网络的水闸垂直位移时间序列预测模型

水闸垂直位移是水闸安全的重要特征之一.针对传统水闸垂直位移预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的时间序列预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,使得预测精度大大提高.利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了垂直位移时间序列预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度.     

基于RBF神经网络的砂土液化预测

通过分析砂土液化成因及其影响因素,建立了砂土液化预测RBF网络模型,并与BP网络预测模型进行比较。测试结果表明,应用RBF网络模型对砂土液化进行预测,预测效果好,识别精度高．     

RBF神经网络应用于连铸漏钢预报

从结晶器上热电偶的时间序列和空间序列出发,将径向基（RBF）神经网络应用于连铸漏钢预报,并对连铸过程进行了仿真,取得了较好的效果。     

基于RBF网络的金融时间序列预测

RBF网络是一种新颖有效的前向型神经网络,它通过非线性基函数的线性组合实现从输入空间RN到输出空间RM的非线性转换,特别适合于非线性时间序列如股票市场等金融系统的预测.本文以中集集团的实际收盘价作为预测对象,提出基于RBF网络的个股价格预测模型,仿真实验表明,该模型对于个股价格的短期预测是可行有效的.     

基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报

采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在应用过程中解决了过拟合问题。