【摘 要】
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以神经网络为基础,建立转炉钢水进站氧含量的预测模型。该预测模型是以转炉吹炼终点状态和脱氧制度为基础,利用误差反向传播网络—BP神经网络,分别对强、弱两种脱氧制度进行
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以神经网络为基础,建立转炉钢水进站氧含量的预测模型。该预测模型是以转炉吹炼终点状态和脱氧制度为基础,利用误差反向传播网络—BP神经网络,分别对强、弱两种脱氧制度进行了建模。接着对钢水CAS、RH进站氧进行预测。最后,通过网络实时训练,能够使模型适应生产条件的改变。经预测模型的优化,缩短了学习时间,提高了预报精度。
Based on the neural network, a prediction model of oxygen content in converter molten steel inlet was established. Based on the converter blowing end state and deoxidation system, BP neural network is used to model strong and weak deoxygenation systems respectively. Followed by molten steel CAS, RH pit oxygen prediction. Finally, real-time training through the network can adapt the model to changes in production conditions. The prediction model optimization, shorten the learning time, improve the forecast accuracy.
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