神经网络在梅山高炉铁水硅含量预报中的应用

被引：34

作者：

李家新

周莉英

唐成润

机构：

[1] 安微工业大学,安微工业大学,上海梅山冶金集团公司

来源：

关键词：

高炉; 硅含量; 预报; 神经网络; 统计模型;

D O I：

10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.2001.05.005

中图分类号：

TF325.69 [电子计算机的应用];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

对高炉铁水硅含量预报的统计模型、神经网络模型和神经网络方法加统计方法的综合模型三种预报模型作了对比 ,结果表明 :用神经网络方法和统计模型综合预报的效果较好 ,离线模型预报结果± 0 .1命中率达到 86 .6 7 ,为高炉铁水硅含量预报引入神经网络方法的实现提供了实例

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