文件名称：改进BP网络在铁水预脱硫终点硫含量预报中的应用 (2007年)
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更新时间：2024-06-09 02:15:44
自然科学 论文
针对本溪钢铁集团有限公司的铁水罐喷吹CaO+Mg复合粉剂脱硫过程，采用BP神经网络建立铁水预处理终点硫含量预报模型。在模型建立过程中，为了克服标准BP算法迭代次数多、收敛速度慢的缺点，采用新的自适应调整学习率方法和最大误差学习法对标准BP算法进行了改进。用1900炉数据进行模型训练，经100炉数据现场验证表明，有12%的炉次预报值与实际值完全一致，有89%的炉次误差≤0.003%，平均误差为0.0020%。