BOF—LF—CC流程钢水温度预报

摘要：

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。

关键词：钢水温度、BP神经网络、预报

所属期刊栏目：28

分类号：TF703.7(炼钢)

在线出版日期：2012-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：53-56,65