神经网络方法在高炉铁水硅含量预报中的应用  

Neural networks used in prediction of Si content in molten iron of blast furnace

作　　者：周莉英[1] 李家新[1] 

机构地区：[1]华东冶金学院冶金工程系,安徽马鞍山243002

出　　处：《华东冶金学院学报》2000年第4期309-312,共4页

摘　　要：将神经网络方法引入高炉铁水硅含量预报模型 ,并在BP算法的基础上根据实际情况进行改进。用此模型对梅山3号高炉1998年的生产数据离线预报结果表明 :用神经网络方法预报效果良好 ,在未使用煤气连续分析数据的条件下 ,当允许误差为(±0.1) %时命中率达到85 %。Neural networks had been used to predict the Si content in molten iron of blast furnace. Run with the production data in 1998 of No.3 blast furnace in Meishan Iron &Steel Co., the prediction results show that the model performs pretty good and the accuracy of(±0.1)%aims at 85%without the continuous analyzed data of top gas.

关 键 词：神经网络 高炉铁水硅含量预报 炼铁 

分 类 号：TF325.6[冶金工程—冶金机械及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]