【摘 要】
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根据铁水预处理的实际生产工艺，利用BP神经网络建立了铁水预处理脱硫时铁水中氮含量的预报模型。利用生产数据对网络进行训练后，可以用于预测铁水预处理脱硫后铁水中氮含量，预报
【机 构】
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北京科技大学冶金与生态工程学院,安徽工业大学冶金与资源学院
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根据铁水预处理的实际生产工艺，利用BP神经网络建立了铁水预处理脱硫时铁水中氮含量的预报模型。利用生产数据对网络进行训练后，可以用于预测铁水预处理脱硫后铁水中氮含量，预报相对误差可以控制在22％以下，ω[N]的绝对误差值控制在8×10^-4％以内．给各输人参量增加扰动后，模型计算表明，初始温度和初始[N]，[C]，[P]含量，四因素影响最大，且温度和[C]含量为负扰动，[N]为正扰动，说明增加温度和碳含量有利于脱氮．
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