基于BP神经网络的半钢冶炼终点预报模型

摘要：

以转炉半钢炼钢理论模型为基础,建立了基于BP算法的神经网络半钢炼钢静态终点控制模型,对终点的碳含量和终点温度进行预报.该模型碳含量预报目标精度控制在≤±0.02％时,终点命中率达到76.67％;终点温度预报的目标精度控制在≤±10℃时,终点命中率达到73.33％,降低了二次拉碳率,提高一次命中率.该模型满足钢厂对终点控制的实际的生产要求.

关键词： 转炉炼钢 BP神经网络 理论模型 参数优化

作者: 冯聚和 王晓亮 李敬 吉祥利 国富兴 韩春良 翁玉娟 王金星 李彦军

作者单位: 河北联合大学冶金与能源学院 河北省唐山063009 河北钢铁股份有限公司承德分公司提钒炼钢一厂 河北承德067102

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十七届全国炼钢学术会议

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 161-167

在线出版日期: 2013-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）