高炉炉温预报神经网络模型结构优化的研究

摘要：

论文分析了影响高炉炉温水平及炉温走向的主要因素.研究了隐含层数、隐含层节点个数、训练速率、冲量系数等网络结构参数对BP神经网络性能的影响.探讨了如何根据高炉检测信息的多少、检测数据的可靠性,以及各操作参数的实际滞后时间确定网络的输入节点个数的问题.

关键词： 高炉 炉温预报模型 BP神经网络 结构优化

作者: 毕学工 邱剑

作者单位: 武汉科技大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国钢铁年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 368-370

在线出版日期: 2001-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）