铁矿石烧结性能预报模型

• 作 者: 范晓慧 曾垂喜 姜涛 陈许玲 龙红明 胡友明 张
• 机 构: 中南大学,涟源钢铁公司
• 出 处: 中南大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2005年6期
• 关键词: 铁矿石 烧结性能 神经网络 建模 预报 iron ore sintering capability neural network modeling pr
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（50374080）

研究了铁矿石烧结性能的评价指标及其主要影响因素, 提出了误差修正的带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法, 建立了铁矿石烧结性能预报模型. 模型预报结果表明, 用拓扑结构为12-34-4的BP神经网络训练6 700次后, 神经网络训练误差为0.000 187, 模型预报命中率均达83.5%以上, 模型具有很好的泛化能力和自适应能力.