改进的BP算法在中小型高炉炉温预测上的应用  

作　　者：高峰[1] 马翠红[1] 刘惠欣[1] 

机构地区：[1]河北理工大学计算机与自动控制学院,河北唐山063009

出　　处：《钢铁技术》2008年第1期9-11,共3页Iron & Steel Technology

摘　　要：本研究应用人工神经网络方法对高炉炉温进行预测,确定了三层前向网络结构。针对基于梯度下降法的BP网络存在的学习效率低、收敛速度慢、易陷于局部极小状态、网络的泛化及适应能力较差等缺陷,采用了附加动量法及自适应学习率、合理选择激励函数等策略对算法中的缺陷给出了改进措施,取得了较好的应用效果。

关 键 词：高炉 神经网络 炉温预测 铁水硅含量 

分 类 号：TP911.73[自动化与计算机技术] TG307[金属学及工艺—金属压力加工]