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建立一种BP神经网络模型来预测多元组分CaO-SiO2-Al2O3-MgO系高炉熔渣的黏度,并对其测量值进行实验验证。结果表明,采用BP神经网络模型对高炉渣黏度预测的总平均误差为2.36%,较好地解决了预测结果与实验结果之间的非线性关系,且预测结果与实验结果相吻合。
基于BP神经网络的高炉熔渣黏度预测
【摘 要】
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建立一种BP神经网络模型来预测多元组分CaO-SiO2-Al2O3-MgO系高炉熔渣的黏度,并对其测量值进行实验验证。结果表明,采用BP神经网络模型对高炉渣黏度预测的总平均误差为2.36%,较好地解决了预测结果与实验结果之间的非线性关系,且预测结果与实验结果相吻合。
【机 构】
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武汉科技大学钢铁冶金及资源利用省部共建教育部重点实验室,武汉都市环保工程技术股份有限公司
【出 处】
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武汉科技大学学报
【发表日期】
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2012年06期
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