【摘 要】
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铁钢界面铁水温度对炼钢生产的控制与优化具有重要意义.因此,为了更加准确地获取铁钢界面铁水温度,本文采用较大样本构建了基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络铁水温度预测模
【机 构】
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内蒙古科技大学能源与环境学院,内蒙古自治区高效洁净燃烧重点实验室
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金项目(201905012),内蒙古冶金、能源与资源高效利用科技创新团队建设项目.
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铁钢界面铁水温度对炼钢生产的控制与优化具有重要意义.因此,为了更加准确地获取铁钢界面铁水温度,本文采用较大样本构建了基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络铁水温度预测模型.对影响铁钢界面铁水温度的因素分析,选取了出铁时间、预处理时间、重罐时间、空罐时间、出铁铁水温度、预处理后铁水温度、铁水质量7个关键因素作为模型的输入,铁钢界面铁水温度作为输出.结果表明:GA-BP神经网络预测模型具有较好的性能表现,绝对误差10℃范围内的预测命中率达到了89%,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.39%,均方根误差(RM
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