【摘 要】
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焦炭的质量对高炉冶炼的生产有着重要的影响,为解决焦炭质量预测线性方法计算量大、检验难问题,在分析焦炭质量影响因素基础上,采用主元分析的方法确定配合煤参数的输入向量,
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金(61473140);国家自然科学基金青年基金(61203021)
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焦炭的质量对高炉冶炼的生产有着重要的影响,为解决焦炭质量预测线性方法计算量大、检验难问题,在分析焦炭质量影响因素基础上,采用主元分析的方法确定配合煤参数的输入向量,以焦炭质量指标中灰分Ad、硫分Std、抗碎强度M40、耐磨强度M10作为输出向量,建立了焦炭质量的DE优化BP神经网络预测模型。预测效果表明该模型焦炭质量各项指标的预测值与真实值的相对误差均在4%以下,克服了BP神经网络预测精度低、易陷入局部极小值的缺点,可以满足生产工艺的要求,对焦炭生产具有一定的使用价值。
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