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基于BP神经网络的转炉炼钢终点预报研究

陈昌  谢书明  
【摘要】:转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程,人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力而得以在钢铁工业中应用。本文提出了基于BP神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量的预报模型,以Levenberg-Marquardt(LM)算法来训练网络,其算法是梯度法与高斯牛顿法的结合,仿真结果表明,预报精度高于传统的机理模型及BP模型。

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