欢迎登录材料期刊网

材料期刊网

高级检索

利用神经网络方法开发了LF-VD-CC钢液温度预报模型.生产现场实时预报检验结果表明,预报值与实测值的误差在0~7 ℃之间的炉次为85 %,最大误差不超过10 ℃.程序中的数据更新功能,可使预报精度不受渐变因数的影响.

参考文献

[1] Yun S.Y.;Chang K.S. .Dynamic Prediction Using Neural Network for Automation of BOF Process in Steel Industry[J].Iron & Steelmaker,1996(8):37-42.
[2] 刘浏;刘文权.人工神经网络技术在转炉炼钢终点预报中的应用[A].广州,1996:772-775.
[3] Norman G.Neural Network Control of the High Voltage Arc Furnace[A].Paris,1995:240-247.
[4] Sesselmann R.Optimization of the Electric Control System With Neural Networks[A].Paris,1995:260-271.
[5] 孙韶元.连铸二冷控制的智能方法[J].北京科技大学学报,1997(02):183-187.
[6] 陈伟庆;段贵生;欧昌俗 .利用神经网络预测转炉出钢-连铸过程钢液温度[J].钢铁,1997,32(08):30-33.
[7] 张立明.人工神经网络的模型及应用[M].上海:复旦大学出版社,1990:25-28.
[8] 胡守仁.神经网络导论[M].长沙:国防科技大学出版社,1993:1-76.
[9] 胡守仁.神经网络应用技术[M].长沙:国防科技大学出版社,1993:19-21.
上一张 下一张
上一张 下一张
计量
  • 下载量()
  • 访问量()
文章评分
  • 您的评分:
  • 1
    0%
  • 2
    0%
  • 3
    0%
  • 4
    0%
  • 5
    0%