【摘 要】
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利用优化的粒子群优化算法(PSO)与BP神经网络相结合,建立转炉炼钢钢水重量的预测模型。文章采用炉号、钢种、钢号、吹炼方式、吹止钢水的重量、吹止碳含量等13个因素作为BP神
【机 构】
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广东湛江师范学院物理科学与技术学院,
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利用优化的粒子群优化算法(PSO)与BP神经网络相结合,建立转炉炼钢钢水重量的预测模型。文章采用炉号、钢种、钢号、吹炼方式、吹止钢水的重量、吹止碳含量等13个因素作为BP神经网络的输入,用改进的粒子群算法优化BP神经网络的参数,这样既充分利用BP网络的优势,又避免陷入局部最小值的问题,提高了钢水重量预测的精度和速度,取得了很好的预测效果。
By using the combination of optimized Particle Swarm Optimization (PSO) and BP neural network, a prediction model of the weight of converter steelmaking molten steel is established. In this paper, 13 factors, such as furnace number, steel type, steel number, blowing method, blowing molten steel weight, blowing carbon content and so on, are taken as input of BP neural network. The parameters of BP neural network are optimized by improved particle swarm optimization Not only make full use of the advantages of BP network, but also avoid the problem of falling into the local minimum, improve the accuracy and speed of the molten steel weight prediction, and achieve good prediction results.
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