转炉炼钢多变量神经网络预报模型

赵晓东;徐生林;杨成忠

ZHAO Xiaodong;XU Shenglin;YANG Chengzhong

摘要：

终点钢水温度和碳、硫、磷等成分含量的有效控制是转炉炼钢过程的重要任务。本文基于多变量输入输出的神经网络来建立转炉炼钢的预报模型，首先对采集数据进行预处理，并采用滚动优化方法来提高模型的准确性，仿真与试验对比证实了该方法建立模型的有效性和高命中率。

赵晓东;徐生林;杨成忠.

转炉炼钢多变量神经网络预报模型

[J]. CIESC Journal.

ZHAO Xiaodong;XU Shenglin;YANG Chengzhong.

Multivariable neural network predictive model for BOF steelmaking

[J]. .

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