【摘 要】
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在高炉炼铁生产过程中,铁水硅含量反映高炉炉温,预测和控制炉温对高炉生产的节能、降耗、顺行至关重要.基于包钢6号高炉生产数据,建立了RBF神经网络铁水硅含量预测模型.研究
【机 构】
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内蒙古科技大学数理与生物工程学院,
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在高炉炼铁生产过程中,铁水硅含量反映高炉炉温,预测和控制炉温对高炉生产的节能、降耗、顺行至关重要.基于包钢6号高炉生产数据,建立了RBF神经网络铁水硅含量预测模型.研究表明:考虑时滞因素的RBF神经网络模型,当误差范围<±0.10时,预报准确率达到了85%,其准确度高于不考虑时滞因素的RBF神经网络模型,对在线预测高炉铁水硅含量具有实用价值.
In the process of blast furnace ironmaking, the content of silicon in molten iron reflects the blast furnace temperature, and it is very important to predict and control the blast furnace temperature.According to the production data of BF No.6, RBF neural network The results show that when the error range is less than ± 0.10, the forecasting accuracy reaches 85%, which is higher than the RBF neural network model without considering the delay factor , Which has practical value for predicting the silicon content of hot metal in blast furnace.
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