BOF—LF—CC流程钢水温度预报
针对炼钢连铸流程的工艺特点和生产数据,建立了基于BP神经网络的“BOF→LF→CC”流程钢水温度预报模型。通过相关性分析筛选模型变量,利用五数概括法筛选数据,采用LM优化算法改进BP神经网络,利用生产数据对模型进行了训练和测试。并用Java语言开发了钢水温度预报模型的程序,在某钢厂进行了应用。结果表明,各区段钢水温度预报模型的预报命中率基本可以满足生产的要求。
钢水温度、BP神经网络、预报
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TF703.7(炼钢)
2012-07-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
53-56,65