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首页 > 过刊浏览>2006年第21卷第7期 >814-816
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基于PSO和BP网络的LF 炉钢水温度智能预测
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东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004

作者简介:

王安娜

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中图分类号:

TP206

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    研究将粒子群优化算法与BP神经网络相结合, 建立新的钢水终点温度预报模型.确定加热功率、初始温度R精炼时间等8 个影响钢水终点温度的主要因素作为神经网络的输入量.用粒子群优化算法优化神经网络参数, 改善神经网络温度预测模型的收敛性能.实验结果表明, 该算法可以提高预测速度和精度, 预测结果误差不大于±5度的炉次大于90%.

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引用本文

王安娜;陶子玉;姜茂发;田慧欣;张丽娜.基于PSO和BP网络的LF 炉钢水温度智能预测[J].控制与决策,2006,21(7):814-816

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  • 收稿日期:2005-11-24
  • 最后修改日期:2006-03-17
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  • 在线发布日期: 2006-07-20
  • 出版日期:
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