增量神经网络模型预报100 t电弧炉终点碳、磷和温度的应用

摘要：

结合增量模型和神经网络模型的优点,提出增量神经网络模型,该模型特点为:只注重系统输入量和输出量的变化,系统输入与输出增量的映射关系通过网络很快形成,网络结构简单.以废钢、铁水、装料制度、通电时间、吨钢氧耗和电耗相对于参考炉均值的增量为输入节点,对冶炼钢水终点温度和碳、磷进行预报.结果表明,当钢水终点温度和碳、磷含量的控制精度分别在±10 ℃,±0.02%和±0.004%时,预报值命中率分别为93%,75%和86%.

关键词：增量神经网络、100 t电弧炉、碳、磷、温度、预报

所属期刊栏目：25

分类号：TF7(炼钢)

在线出版日期：2004-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：40-41