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采用BP神经网络建立了钢水开浇温度预测模型,随机选取现场100组数据进行验证,验证结果表明预报误差在±10℃以内的达到96％,说明此模型有较好的应用效果.在开浇温度预测模型的基础上,结合钢种的温度制度,反推出钢水精炼目标温度,对其进行优化.
基于BP神经网络的钢水精炼目标温度优化
【摘 要】
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采用BP神经网络建立了钢水开浇温度预测模型,随机选取现场100组数据进行验证,验证结果表明预报误差在±10℃以内的达到96％,说明此模型有较好的应用效果.在开浇温度预测模型的基础上,结合钢种的温度制度,反推出钢水精炼目标温度,对其进行优化.
【机 构】
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北京科技大学冶金与生态工程学院,北京100083 首钢迁钢公司,迁安064404
【出 处】
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第九届冶金工程科学论坛
【发表日期】
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2010年10期
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