基于小波神经网络的120t转炉终渣成分预报模型开发

来源期刊：上海金属2014年第6期

论文作者：张慧书 战东平 姜周华 张洋鹏 陈韧

文章页码：30 - 33

关键词：小波神经网络;转炉渣;模型;预测;渣成分;

摘    要：转炉终渣成分对后续炼钢过程将产生重要影响。采用Visual Basic 6.0进行编程,应用克服BP神经网络缺陷的小波神经网络,建立了网络结构为8-10-6,其中隐含层传递函数为Morlet型函数,输出层传递函数为S型函数的120 t转炉终渣成分预报模型。采用550炉数据进行模型训练,经20炉数据现场验证表明,模型预报结果各个成分有85.8%的平均相对误差在0.1以内。模型预测精度较高,可以满足工厂实际使用需要。