刘冬梅
,
王淑阁
,
赵成林
,
邹宗树
,
余艾冰
中国冶金
doi:10.3969/j.issn.1006-9356.2007.02.010
考虑到机理模型能较准确给出转炉吹炼过程的定性规律,而难以给出可靠的定量关系,首先利用冶金机理模型和PLS方法分析影响转炉终点碳的因素,然后建立基于模糊推理神经网络的转炉终点碳预报模型.结果表明,此法能有效提高对转炉终点碳预报的命中率和网络的训练速度.在w(C)绝对误差±0.02%控制精度下命中率达94.12%,相对误差±10%控制精度下命中率达56.86%.
关键词:
转炉
,
变量选择
,
模糊推理神经网络
,
预报模型
,
终点碳
