作者：冯明霞; 邹宗树; 李强氧气转炉神经网络终点预报碳含量温度
摘要：准确预报转炉冶炼终点的钢水温度与碳含量对提高转炉终点命中率具有重要意义。针对现有多层前馈网络学习算法的不足，基于BP模型提出一种改进算法，建立了复吹转炉冶炼终点的预报模型，并与BP模型的预测结果进行了统计比较。研究表明，改进后的模型能够对冶炼终点进行良好的预报。采用单节点输出模型对终点钢水碳含量与温度分别进行预报，预测误差w（△[C]）〈±0．03％的命中率达97．22％，△t〈±12℃的命中率为94．44％。还建立了神经网络双节点输出模型对转炉终点钢水碳含量及温度同时进行预报，误差△t〈±15℃、w（△[C]）〈0．03％的双命中率为76．92％。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
