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基于神经网络和灰色理论的密闭鼓风炉透气性预测模型
引用本文:唐朝晖,桂卫华,吴敏,陈晓方.基于神经网络和灰色理论的密闭鼓风炉透气性预测模型[J].中国有色金属学报,2003,13(5):1306-1310.
作者姓名:唐朝晖  桂卫华  吴敏  陈晓方
作者单位:中南大学,信息科学与控制工程学院,长沙,410083
基金项目:国家863高科技计划资助项目(2001AA411040)
摘    要:以密闭鼓风炉熔炼过程为研究对象,采用自适应组合集成技术将神经网络NN和灰色理论有机结合的方法建立了密闭鼓风炉透气性预测模型。仿真和工业应用结果表明:所提出的模型能很好地实现密闭鼓风炉透气性的预测,并能使铅锌产量得到显著的提高。

关 键 词:炼锌  炼铅  神经网络  灰色理论  密闭鼓风炉  透气性  预测模型  自适应模糊组合
文章编号:1004-0609(2003)05-1306-05
修稿时间:2002年7月29日

Predicative model based on neural network and gray theory for imperial blast furnace breathing capacity
TANG Zhao-hui,GUI Wei-hua,WU Min,CHEN Xiao-fang.Predicative model based on neural network and gray theory for imperial blast furnace breathing capacity[J].The Chinese Journal of Nonferrous Metals,2003,13(5):1306-1310.
Authors:TANG Zhao-hui  GUI Wei-hua  WU Min  CHEN Xiao-fang
Abstract:Based on gray theory and neural network, the breathing capacity predication model of an imperial blast furnace was constructed by self-adaptive integration technology according to the melting process in an imperial blast furnace. Simulation and industry application results show that the predictive model can realize accurate predication of the breathing capacity for imperial blast furnace, which leads to a notable increase of plumbum and zinc output.
Keywords:imperial blast furnace melting process  breathing capacity  predictive model  neural networks  gray theory  self-adaptive fuzzy combination
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