基于径向基函数神经网络的烧结矿FeO实时预测

摘要：

FeO是烧结矿中重要指标,本文通过对影响烧结过程中的8个参数利用径向基函数进行建模,为实时预测FeO含量提供了一个新的可行方法.该网络建立的模型结构简单,训练速度快,并有严格的数学理论作为基础.

关键词： 烧结矿 FeO 含量预测 径向基函数网络 BP神经网络 空间映射

作者: 王翊 王雪

作者单位: 重庆大学,机械传动国家重点实验室,重庆,400044

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国钢铁节能环保与自动化会议暨第十一届全国自动化应用技术学术交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 22-25

在线出版日期: 2006-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）