广义回归神经网络在高炉炼铁能耗预测中的应用

摘要：

针对某炼铁厂建立了高炉炼铁的铁素平衡模型,对高炉铁水和炉渣产量等物流参数进行了计算,从而得到了比较可靠的物流生产数据.为了预测铁水温度、BFG产量、BFG热值和日发电量,利用广义回归网络建立了高炉炼铁工序的神经网络模型,并采用平衡模型的计算结果和其它生产数据对网络模型进行了训练和验证.提出了高炉炼铁工序能耗预测的计算方法,为组织生产能耗预测提供了可靠的方法.

关键词：高炉炼铁、工序能耗、广义回归神经网络、预测模型

所属期刊栏目：32

分类号：TP2;TH1

在线出版日期：2013-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：15-18