利用神经网络技术预测轧钢厂的工序能耗

来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：victorhao84

【摘要】

：

利用神经网络技术,建立了产量、成材率和作业率神经网络能耗模型,与数学回归模型相比,提高了拟合精度.当产量从12 kt/月增加到55 kt/月时,工序能耗的实测值从270 kg/t减少到1

【作者】

：

陈光顾明言

【机构】

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东北大学冶金与材料学院,安徽工业大学冶金与材料学院

【出处】

：

西安交通大学学报

【发表日期】

：

2001年12期

【关键词】

：

神经网络工序能耗产量作业率轧钢厂成材率激发函数相对误差

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利用神经网络技术,建立了产量、成材率和作业率神经网络能耗模型,与数学回归模型相比,提高了拟合精度.当产量从12 kt/月增加到55 kt/月时,工序能耗的实测值从270 kg/t减少到165 kg/t,神经网络模型工序能耗的计算值从260 kg/t减少到160 kg/t;当作业率从64 %增加到73 %时,工序能耗的实测值从164.8 kg/t减少到162.6 kg/t,神经网络模型工序能耗的计算值从164.7 kg/t减少到162.5 kg/t.为研究轧钢厂工序能耗决策提供了可靠的方法.

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