利用BP神经网络,建立了烧结矿质量预测模型,预测烧结矿FeO含量和碱度R指标.并采取遗传算法、网络隐含层节点自构性学习等办法优化网络构造.仿真结果表明,模型能取得良好的预测结果.
参考文献
[1] | 周继成.人工神经网络[M].北京:科学普及出版社,1992:230-267. |
[2] | 松田浩一 .Modeling for Control Knowledge in Sintering Process Using Neural Network and Fuzzy Inference[J].铁と钢(日本),1992,78(07):1045-1052. |
[3] | 邵贤强;张铁军;瞿寿德 .神经网络应用于烧结矿质量的在线推断[J].北京科技大学学报,1995,17(06):567-570. |
[4] | 郭文军;王福利;李明 等.基于神经网络的烧结矿化学成分超前预报[J].烧结球团,1997,22(05):7-10. |
[5] | 范小慧;黄天正 .自适应预报在烧结中的应用[J].钢铁,1996,31(07):5-8. |
[6] | 周明;孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京:国防工业出版社,1999:19-62. |
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