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题名基于混合遗传算法的电弧炉终点目标温度预报模型
被引量:7
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作者
姜静
李华德
孙铁
姜琳
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机构
北京科技大学信息工程学院
河南安阳钢铁公司二炼钢厂
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出处
《特殊钢》
北大核心
2007年第5期22-24,共3页
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文摘
BP(Baek Propagation)算法和遗传算法相结合的混合训练方法步骤为:首先用遗传算法定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法在这个小的解空间中搜索出最优解。分别用遗传算法和混合遗传算法训练100 t电弧炉终点温度神经网络预报模型。仿真结果表明:混合遗传算法有更快的收敛速度和更高的预报命中率。当目标温度的精度范围为±2℃、±4℃、±6℃和±8℃时,BP算法的温度命中率分别为75%、82%、86%和92%,混合遗传算法的温度命中率分别为80%、88%、90%和96%。
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关键词
混合遗传算法
神经网络
预报模型
电弧炉
终点目标温度
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Keywords
Hybrid Genetic Mgorithm, Neural Network, Predictive Model, Arc Furnace, End Aim Temperature
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分类号
TF341.2
[冶金工程—冶金机械及自动化]
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题名炼钢工艺温度控制新发展
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作者
MasahikoMizuta 张怀军
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出处
《现代冶金(内蒙古)》
2002年第2期45-48,54,共5页
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关键词
炼钢
温度控制
终点控制
吹烤终点目标温度
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分类号
TF345
[冶金工程—冶金机械及自动化]
TF703.7
[冶金工程—钢铁冶金]
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