【摘 要】
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在该文中,作者针对武一炼钢(改造后)的铁水预处理脱硫工艺,利用ANN技术开发了铁水预处理脱硫剂耗量误差反向传播神经网络模型,用Visual Basic 5.0编程进行了软件模拟.为分析
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在该文中,作者针对武一炼钢(改造后)的铁水预处理脱硫工艺,利用ANN技术开发了铁水预处理脱硫剂耗量误差反向传播神经网络模型,用Visual Basic 5.0编程进行了软件模拟.为分析与检验神经网络模型的精度和效果,与多元线性回归模型进行了比较.该研究所得主要结论有以下2点:1、通过铁水预处理脱硫剂耗量线性回归模型和神经网络模型的比较,结果表明神经网络模型的预报效果优于回归模型的预报效果.2、通过静态预报神经网络模型和动态预报神经网络模型的比较,结果表明动态预报神经网络模型的效果要优于静态预报神经网络模型的效果;从而认为引入动态参数--氮气流量对铁水脱硫剂耗量进行动态预报是比较好的建模方案,这也说明氮气流量对脱硫剂耗量的影响比较大.因此,在实际生产中,应采用合理的氮气流量,并保持氮气流量的稳定.
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