基于LM算法的BP神经网络的转炉脱磷预测模型  

作　　者：武利梅 王慧博 袁帅杰 

机构地区：[1]华北理工大学以升创新教育基地,河北唐山063000

出　　处：《数码设计》2021年第2期59-59,共1页Peak Data Science

摘　　要：磷是钢中的一种有害元素,如何高效、稳定的降低钢中的磷含量就成为各钢铁企业和相关学者亟待解决的难点之一。本文根据企业现场统计得到的大数据,结合基于LM算法的BP神经网络机器学习算法模型,研究分析了温度、炉渣碱度、高氧化物等因素对脱磷的影响。这可以为钢铁企业冶炼低磷钢和超低磷钢提供理论指导和技术依据。

关 键 词：神经网络 L-M算法 转炉脱磷 

分 类 号：TF641[冶金工程—钢铁冶金]