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高炉铁水硅含量的神经网络时间序列预报 被引量:9

Time-Series Prediction of Silicon Content in Hot Metal by Neural Network
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摘要 利用BP网络实现了高炉铁水硅含量的时间序列预报,并以高炉铁水硅含量的历史数据对下一炉铁水的硅含量进行离线预报。结果表明,本模型具有较好的预报效果。 A time-series prediction model has been developed to predict silicon content in hot metal by neural network, and off-line prediction of future silicon content is to be made according to the historical data of silicon content in blast furnace.The simulation indicates this model results in good effect.
机构地区 东北大学
出处 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第3期63-66,共4页 Journal of Iron and Steel Research
关键词 高炉 预报 铁水 硅含量 神经网络 自动控制 blast furnace,BP network,prediction, hot metal, silicon content
  • 相关文献

参考文献7

  • 1高小强,郑忠,黄庆周.高炉铁水含硅量和含硫量动力学预报研究[J].钢铁,1995,30(4):10-13. 被引量:6
  • 2胡守仁,神经网络导论,1993年
  • 3施鸿宝,神经网络及其应用,1993年
  • 4罗发龙,神经网络信号处理,1993年
  • 5秦民生,炼铁过程的解析与模拟,1991年
  • 6韩曾晋,高炉自动化会议论文集,1990年
  • 7周明,钢铁,1986年,21卷,5期,7页

二级参考文献4

  • 1Hao B L,Directions in chaos,1987年
  • 2周明,钢铁,1986年,21卷,5期,7页
  • 3高小强,Proceedings of international conference on computer-assisted materials and process simulation,1993年
  • 4韩曾晋,高炉自动化会议论文集,1990年

共引文献5

同被引文献37

引证文献9

二级引证文献36

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