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| 基于L-M算法BP神经网络的转炉炼钢终点磷含量预报 | |
| 引用本文： | 李长荣,赵浩文,谢祥,尹青. 基于L-M算法BP神经网络的转炉炼钢终点磷含量预报[J]. 钢铁, 2011, 46(4): 23-25,30 |
| 作者姓名： | 李长荣 赵浩文 谢祥 尹青 |
| 作者单位： | 1. 贵州大学材料与冶金学院,贵州贵阳550003;贵州省材料结构与强度重点实验室,贵州贵阳550003 2. 贵州大学材料与冶金学院,贵州贵阳,550003 3. 水城钢铁集团炼钢厂,贵州六盘水,553028 |
| 基金项目： | 贵州省科技厅工业攻关项目 |
| 摘 要： | 转炉炼钢过程是一个非常复杂的物理化学变化过程,人工控制很难一次达到终点目标值,通常需要经过多次补吹才能出钢.通过研究影响转炉冶炼终点磷含量的主要因素,确定了影响转炉终点磷含量的参数,建立了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法BP神经网络转炉终点磷含量的预报模型.结果表明:在预报误差目标精度为土0.00... |
| 关 键 词： | BP神经网络 终点磷含量 Levenberg-Marquardt算法 预报模型 |
Prediction of End-Point Phosphorus Content for BOF Based on LM BP Neural Network |
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| LI Chang-tong,ZHAO Hao-wen,XIE Xiang,YIN Qing. Prediction of End-Point Phosphorus Content for BOF Based on LM BP Neural Network[J]. Iron & Steel, 2011, 46(4): 23-25,30 | |
| Authors: | LI Chang-tong ZHAO Hao-wen XIE Xiang YIN Qing |
| Abstract: | |
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