转炉终点氧含量预报模型

作者：蒲筱琼; 邱才文; 郭卫善; 何航

来源：山东冶金, 2006, (01): 40-42.

DOI：10.16727/j.cnki.issn1004-4620.2006.01.020

• 转炉
• 终点氧预报
• 回归分析
• 神经网络 basic oxygen furnace
• end point oxygen content prediction
• regression analysis
• neural network

建立了两种转炉炼钢终点氧预报模型。即数学统计模型和神经网络模型。数学模型采用多元线性回归方法建模,该模型简单、可视,但预报效果不理想,预报误差小于80×10-6,命中率仅为72.7%。神经网络模型在选取适当输入参数的基础上,通过对现场生产数据进行训练,求得合理优化的网络权重,可对转炉终点氧含量进行离线预报,该模型的预报结果较好,预报误差小于80×10-6时,预报命中率超过86.4%。

• 单位
  武汉科技大学