检索结果-南通市图书馆

新一代信息技术 2018年第4期1卷 6-10页

作者：于国庆刘皓月卢畅畅吴宇航河北省数据科学与应用重点实室河北唐山063009 唐山市数据科学实验室河北唐山063009 华北理工大学数学建模创新实验室河北唐山063009 华北理工大学理学院河北唐山063009

利用炼钢过程中烟气分析系统中氧气消耗比例-PQ、氧气消耗总量-Q、烟气中的CO含量-[CO]和烟气中的CO2含量-[CO2]探索钢水中的碳含量[C]和钢水温度值[T]。通过构建[C]&[T]的预报模型,模拟炼钢过程,更为精准的对炼钢终点进行控制,提高了... 详细信息

利用炼钢过程中烟气分析系统中氧气消耗比例-PQ、氧气消耗总量-Q、烟气中的CO含量-[CO]和烟气中的CO2含量-[CO2]探索钢水中的碳含量[C]和钢水温度值[T]。通过构建[C]&[T]的预报模型,模拟炼钢过程,更为精准的对炼钢终点进行控制,提高了炼钢终点的高命中率。根据公开的炼钢数据,构建预测[C]&[T]的BP神经网络模型。通过不断调节网络权值和阈值,使误差达到最小。然后将所有数据的70%用来训练,后30%用于检测。利用MATLAB求解,画出后30%数据的[C]和[T]的预测值和实际值分布图,发现误差在1%之内。通过观察碳含量和钢水温度值的误差分布图,得出了累计耗氧比[PQ]在74.28%~78.56%区间总有较为精准的[C]预报结果,在75.13%~84%区间总有较为精准的[T]预报结果,即在累计耗氧量在区间75.13%~78.56%总有较精确的[T]&[C]值。

关键词：智能炼钢 BP神经网络终点碳含量钢水温度值误差分布图

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