資料介紹
采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡來預測煉鋼成品的C、Si、Mn成分,根據(jù)煉鋼的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù),
選取鐵水、廢鋼、供氧、吹氬、硅錳合金、增碳劑等28個因素作為輸入變量,對輸入參數(shù)進行歸一化處理,采取附加動量項和自適應學習步長的措施,解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡局部收斂和學習時間過長的問題,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡預報的準確率,并用VC++語言編寫程序。軟件經(jīng)生產(chǎn)現(xiàn)場運用后,模型預測結(jié)果表明:在規(guī)定的誤差內(nèi)(C±0.02%、Si±0.05%、Mn±0.06%),預報命中率達到85%以上,證明了模型的有效性。
選取鐵水、廢鋼、供氧、吹氬、硅錳合金、增碳劑等28個因素作為輸入變量,對輸入參數(shù)進行歸一化處理,采取附加動量項和自適應學習步長的措施,解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡局部收斂和學習時間過長的問題,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡預報的準確率,并用VC++語言編寫程序。軟件經(jīng)生產(chǎn)現(xiàn)場運用后,模型預測結(jié)果表明:在規(guī)定的誤差內(nèi)(C±0.02%、Si±0.05%、Mn±0.06%),預報命中率達到85%以上,證明了模型的有效性。
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