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应用改进BP神经网络的铁水预脱硫过程镁耗量预报模型

张慧书  战东平  姜周华  
【摘要】:在铁水预脱硫过程中,镁具有较强的脱硫能力,是重要脱硫剂之一。采用Visual Basic 6.0进行编程,建立网络结构为4-18-1,模型数据归一化范围均为[0,1]区间的BP神经网络铁水预脱硫镁耗量预报模型。并通过采用自适应调整学习率和最大误差学习法对标准BP算法进行了改进。采用1000炉数据进行模型训练,经100炉数据现场验证表明,改进的BP算法比标准BP算法预报绝对值误差5kg之内的精度提高29%,模型预报结果绝对值误差在5kg以内的为71%,有87%的炉次绝对值误差在10kg以内,平均绝对值误差为4.84kg。

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