基于灰色理论的铁水预处理终点磷含量神经网络预测模型
在传统BP神经网络预测模型的基础上,依据灰色理论中的灰色关联度,提出了输出变量各个影响因素的灰色关联度权值,首次建立基于灰色理论的神经网络预测模型,并依据国内某钢厂300组实际生产数据进行仿真试验。试验结果表明:误差绝对值小于5%的炉数有39炉,占总炉数的65.00%;误差绝对值小于10%的炉数共有58炉,占到96.67%。与传统BP神经网络相比,基于灰色理论的神经网络模型的预测精度提高近12.5%,说明基于灰色理论的铁水预处理终点磷含量神经网络预测模型能更精确地反映现场实际水平。
灰色理论、关联度、终点磷含量、神经网络模型
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TF549.9(炼铁)
国家“十一五”科技支撑计划资助项目2006BAE03A07
2012-06-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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