文件名称：VD炉钢水温度预报模型 (2002年)
文件大小：256KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-06 06:10:00
工程技术 论文
在建立VD炉温度预报神经网络模型过程中，考察了影响目标温度的因素，并应用模式识别方法对各因素进行特征分析与筛选，删除了其中三个不必要的变量：吹氩量、VD罐冷却时间以及VD罐上炉使用时间．用筛选后的样本训练神经网络，预报精度有15％左右的提高．模型在线连续预报了76炉次，预报温度与实际测量温度之差在±4℃、±5℃之内的炉次分别占67.1％与80.3％．