| 改进灰色关联熵结合BP网络铁水脱硫率预测模型 |
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| 引用本文： | 纪俊红,马铭阳,昌润琪.改进灰色关联熵结合BP网络铁水脱硫率预测模型[J].辽宁科技大学学报,2021,44(2):129-134. |
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| 作者姓名： | 纪俊红 马铭阳 昌润琪 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院,辽宁 葫芦岛 125000 |
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| 摘 要： | 提出改进灰色关联熵结合神经网络的铁水脱硫率预测模型,用以降低脱硫成本,提高脱硫效率.将灰色关联与改进熵权法结合,优化输入,选取铁水进站质量、进站温度、温降、喷吹时间、石灰消耗量、镁消耗量与进站硫量作为神经网络的输入量,构建预测模型,并与其他模型的预测结果进行了对比分析.结果表明,改进灰色关联熵结合神经网络模型的预测精度更高,与单一BP神经网络、深度神经网络、随机森林模型相比,平均误差分别降低了4.20％、3.83％、4.65％.
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| 关 键 词： | 铁水脱硫率 脱硫率预测 改进熵权 灰色关联 神经网络 |
A model for predicting desulfurization rate of molten iron based on combination of improved gray correlational entropy with neural network |
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| JI Junhong,MA Mingyang,CHANG Runqi.A model for predicting desulfurization rate of molten iron based on combination of improved gray correlational entropy with neural network[J].Journal of University of Science and Technology Liaoning,2021,44(2):129-134. |
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| Authors: | JI Junhong MA Mingyang CHANG Runqi |
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