【摘 要】
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烧结矿中FeO含量对烧结矿的冶金性能有重要影响,但是烧结过程的大滞后性和动态时变性,以及影响因素的复杂性导致难以实现FeO含量的有效控制。建立分别基于BP网络和RBF网络的
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烧结矿中FeO含量对烧结矿的冶金性能有重要影响,但是烧结过程的大滞后性和动态时变性,以及影响因素的复杂性导致难以实现FeO含量的有效控制。建立分别基于BP网络和RBF网络的预报模型。仿真结果表明,在处理烧结过程非线性问题时,选用基于自适应修改斜率学习算法的BP网络预报模型具有更好的泛化能力,网络结构简单,预报命中率达到96%。针对预报结果,采用区间控制策略来优化烧结矿FeO含量,既能避免因为频繁改动参数造成的生产不稳定,又能达到有效控制的目的。
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