基于灰色神经网络模型的金属元素收得率预测研究

炼钢过程中的脱氧合金化是钢铁冶炼中的重要工艺环节,钢水脱氧合金化过程中由于所炼钢种、钢水成分、合金加入种类、钢水温度以及操作等的不同,导致元素收得率和成本受到影响,在保证钢水生产质量的同时如何提高元素收得率并且降低成本是各大钢厂企业迫切要解决的问题。本文利用灰色神经网络模型对采集的数据进行分析优化,使用实际生产数据进行仿真模拟,结果表明所建模型能够较准确的计算出元素收得率,符合实际生产需求。最后通过对模型的改进优化,进一步提高预测的准确性。