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基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报模型

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Indexed by:会议论文

Date of Publication:2007-10-01

Page Number:93-96

Key Words:转炉炼钢;遗传算法;神经网络

Abstract:在转炉炼钢过程中,动态控制模型的精度直接影响吹炼终点的命中率。本文对副枪检测后的动态过程建立RBF神经网络模型,预报吹炼终点钢水温度和钢水碳含量。使用遗传算法对网络参数进行初始化,再用梯度下降法对网络参数进一步调整,得到较好的命中率。在对终点碳含量模型的输入维数简化处理后,命中率得到进一步提高。

Pre One:主成分分析与神经网络的结合在多变量序列预测中的应用

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