基于BP神经网络对脱氧合金冶炼中元素收得率的预测

作者：朱家明; 燕惹弟; 张航; 卢敏欣

来源：青海大学学报(自然科学版), 2020, 38(04): 70-77.

DOI：10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2020.04.011

• 脱氧合金化
• BP神经网络
• RBF神经网络
• 元素收得率
• 预测

为了准确地预测炼钢生产中脱氧合金化过程中元素收得率,本研究基于BP与RBF神经网络模型对脱氧合金冶炼中元素收得率预测精度进行对比分析。结果表明:(1)根据预测结果精度确定脱氧合金冶炼中元素收得率预测使用BP神经网络模型;(2)基于BP神经网络模型对脱氧合金冶炼中C、Mn两种元素收得率进行预测分析得出:C元素收得率预测区间为[0.894 9,0.901 2]、 Mn元素收得率预测区间为[0.904 5,0.919 5]。基于BP神经网络模型能够较为准确地预测脱氧合金冶炼中元素收得率区间,从而控制合金用量,达到降低炼钢成本的目的。

• 单位
  安徽财经大学; 金融学院