基于信息融合ELM神经网络的LF炉钢水温度软测量新方法

摘要：

本文针对软测最技术的特点，以及现有基于人工智能的软测量方法的不足，提出了一种基于信息融合ELM神经网络的软测量建模新方法。该方法将信息融合与ELM人工神经网络新方法相结合，有效地提高了软测量的精度。将该新方法应用到LF钢水温度软测量中，根据LF的冶炼特点分析出影响温度的丰要因素。并将其作为模型的输入。建立软测量模型。 使用实际生产数据对其进行检验，结果表明该基于信息融合ELM神经网络的LF钢水温度软测量方法具有较好的预测效果，完全可以满足实际生产的需要。

关键词： 信息融合 软测量 神经网络 LF精炼炉 钢水温度测量

作者: 李燕红 纪建军 田慧欣 肖冬

作者单位: 上海宝钢股份有限公司,上海,201900 上海鼎实科技有限公司,上海,200940 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届安捷伦科技节暨安捷伦科技生命科学与化学分析技术高层论坛、安捷伦测量科技论坛

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 103-107

在线出版日期: 2009-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）