按照现代控制理论,把高炉视为多输入单输出系统,利用人工神经网络方法,结合高炉生产实际,建立了石钢高炉铁液中硅神经网络模型;通过引入动态步长和"惯性项系数"提高了网络收敛速;并不断更新学习样本集,提高了铁液中硅预报的命中率.结果表明,在允许误差为0.1%时,命中率达到86.67%,可为高炉操作提供指导.
参考文献
| [1] | 杨尚宝 .铁水含硅量预报神经网络模型[J].北京科技大学学报,1995,40(02):24-27. |
| [2] | 周志华;曹存根.神经网络及其应用[M].北京:清华大学出版社,2004 |
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