作者：刘锟; 刘浏; 何平; 武辉斌; 马兆红电弧炉炼钢碳磷温度预报增量神经网络模型
摘要：结合增量模型和神经网络模型的优点,提出增量神经网络模型,该模型特点为:只注重系统输入量和输出量的变化,系统输入与输出增量的映射关系通过网络很快形成,网络结构简单.以废钢、铁水、装料制度、通电时间、吨钢氧耗和电耗相对于参考炉均值的增量为输入节点,对冶炼钢水终点温度和碳、磷进行预报.结果表明,当钢水终点温度和碳、磷含量的控制精度分别在±10 ℃,±0.02%和±0.004%时,预报值命中率分别为93%,75%和86%.
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