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介绍一种增量式的静态模型并利用BP神经网络进行建模预报转炉炼钢最终温度及含碳量,经过多次试验,确定了一组适用于该系统的对象参数。利用从现场采集到的实际冶炼数据对建立的神经元网络模型进行了仿真,结果证明,该系统具有快速、跟踪性能好、精度高等优点,能够应用于生产实际。
基于BP神经网络的转炉仿真控制
【摘 要】
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介绍一种增量式的静态模型并利用BP神经网络进行建模预报转炉炼钢最终温度及含碳量,经过多次试验,确定了一组适用于该系统的对象参数。利用从现场采集到的实际冶炼数据对建立
【机 构】
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山东钢铁集团有限公司莱芜分公司自动化部
【出 处】
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自动化应用
【发表日期】
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2017年06期
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