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基于实际生产数据分析研究影响钢水成分与温度的因素,通过利用BP神经网络的理论,建立了钢水成分与温度预报模型,实现了提前对钢水成分与温度的预报。钢水成分预报值与实测值基本吻合,钢水温度预报的命中率在84.0%以上,模型具有较高的预报精度。
电弧炉炼钢厂钢水成分与温度预报模型的研究
【摘 要】
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基于实际生产数据分析研究影响钢水成分与温度的因素,通过利用BP神经网络的理论,建立了钢水成分与温度预报模型,实现了提前对钢水成分与温度的预报。钢水成分预报值与实测值
【机 构】
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北京科技大学冶金与生态工程学院,衡阳华菱钢管有限公司
【出 处】
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工业加热
【发表日期】
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2013年1期
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