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基于神经网络的高炉铁水硅含量和硫含量预报模型

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采用基于自学习的参考炉次法,建立了反应高炉炉温和铁水质量的预报模型,对炼铁过程铁水硅含量和硫含量进行预报,建立了基于BP神经网络的高炉铁水硅含量和硫含量预报模型.用国内某高炉的生产数据进行模型训练,经预报结果数据验证表明,想要通过现有直接获取的高炉参数很难准确同时预报铁水硅含量和硫含量,但基本能准确预报铁水硫含量的变化趋势.

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来源
《2015年炼铁共性技术研讨会》|2015年|140-142|共3页
会议地点江苏镇江
作者
于卓颖; 郑涛;
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作者单位

河北省冶金学会;

江苏省冶金学会;

河南省冶金学会;

山东省冶金学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类理论和计算;
关键词
高炉冶炼; 预报模型; 铁水硅含量; 硫含量; 神经网络; 参考炉次法;
入库时间 2022-08-17 10:53:06

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