【摘 要】
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以转炉炼钢中炉料配比模型为研究背景,采用RBF神经网络进行终点预测模型的构建,并结合目标价格函数实现炉料配比模型的构建。同时,利用修正的最速下降法进行了最优配比参数的
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院,陕西中地能源开发建设有限公司,安徽马钢自动化信息技术有限公司,
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以转炉炼钢中炉料配比模型为研究背景,采用RBF神经网络进行终点预测模型的构建,并结合目标价格函数实现炉料配比模型的构建。同时,利用修正的最速下降法进行了最优配比参数的求解。此外,为提高了模型计算结果的准确性,利用最小二乘法对金属收得率进行修正。经验证,模型计算所得的配比数据较生产实际数据有了较大的改善,实现了初始设定目标——降本增效,具有很好的推广应用价值。
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