【摘 要】
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高炉冶炼过程中通常以铁水硅含量来反映高炉炉温,由于影响铁水硅含量的参数较多,且各参数之间相互影响,传统的基函数(BP)神经网络在炉温预测中存在着收敛速度慢、易陷入局部
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1504623)项目资助
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高炉冶炼过程中通常以铁水硅含量来反映高炉炉温,由于影响铁水硅含量的参数较多,且各参数之间相互影响,传统的基函数(BP)神经网络在炉温预测中存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点,提出了一种基于小生境粒子群算法优化的径向基函数(RBF)神经网络预测模型,将RBF神经网络和小生境粒子群算法有机地结合起来,利用小生境粒子群算法来优化RBF神经网络的隐层基函数宽度和中心,并利用优化后的RBF神经网络对炉温进行预测,建立了神经网络训练和检验样本集,对预测模型进行训练和检验。仿真结果表明该预测模型加快了网络收敛速度,改善了神经网络的泛化能力,具有稳定性好、预测精度高的特点。
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