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采用改进的人工神经网络算法，开发了40t钢包炉精炼时钢水终点温度预报模型。与传统BP网络算法相比较，改进算法可提高预测速度和精度。生产现场实验表明，传统BP神经网络算法，钢水温度预测误差±5℃的炉次仅为77％，用改进的BP神经网络算法，其误差±5℃的炉次为90％。
基于改进人工神经网络的LF钢水终点温度预报
【摘 要】
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采用改进的人工神经网络算法，开发了40t钢包炉精炼时钢水终点温度预报模型。与传统BP网络算法相比较，改进算法可提高预测速度和精度。生产现场实验表明，传统BP神经网络算法，钢水
【机 构】
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东北大学材料与冶金学院
【出 处】
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特殊钢
【发表日期】
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2006年6期
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