基于联级小波神经网络的LF精炼渣成分预报

论文摘要

LF炉精炼渣的成分是影响LF精炼是否达到目标的重要因素,而转炉渣成分获得是确定LF精炼渣成分的关键因素。基于神经网络有利于解决非线性问题的特点,构建了适合解决上述问题的联级预报模型。采用VB 6. 0进行编程,应用克服BP神经网络缺陷的小波神经网络,建立了联级小波神经网络。经研究分析确定,第1级网络结构为8×10×5,第2级网络结构为13×12×6,其中联级中的隐含层传递函数都为Morlet型函数,输出层传递函数都为S型函数。采用800炉数据进行模型训练,30炉数据现场验证表明,预报结果中32. 2%炉次的绝对值相对误差在5%以内,86. 1%炉次的绝对值相对误差在20%以内,最小绝对值相对误差为0,最大绝对值相对误差为33. 5%。该模型预测精度较高,可以满足实际生产中对精炼渣成分预报精度的要求。

论文目录

• 1 小波神经网络
•   1.1 小波分析
•   1.2 小波神经网络
• 2 LF精炼渣成分预报模型的建立
• 3 模型预报结果及讨论
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张慧书,陈韧,战东平,孙丽娜,黄妍,张作良

关键词: 小波神经网络,精炼渣,联级预报模型,渣成分

来源: 上海金属 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 冶金工业

单位: 辽宁科技学院冶金工程学院,辽宁省本溪低品位非伴生铁矿优化应用重点实验室,东北大学冶金学院

基金: 辽宁省博士科研启动基金(No.20170520079),国家自然科学基金(No.51574063,No.51874081)

分类号: TF769

页码: 80-83

总页数: 4

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