260t转炉终点磷含量预报模型的开发实践
针对邯钢集团邯宝钢铁有限公司西区炼钢厂转炉的冶炼工艺特点和生产数据,建立了基于PCA-GA-BP神经网络的转炉终点磷含量预测模型。通过主成分分析(PCA)将终点磷含量的影响因素降维,并采用遗传算法(GA)对BP神经网络的初始权重进行优化。用Java语言开发了转炉终点磷含量预测模型的软件,在炼钢厂进行了现场使用。结果表明:转炉终点钢水叫(P)控制精度在±0.O07%时,命中率达到96.67%;控制精度在±0.005%时,命中率达到93.33%;控制精度在±0.004%时命中率达到86.67%。
转炉、主成分分析、BP神经网络、遗传算法、终点磷含量
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TF713(炼钢)
2012-06-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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10-13,23