【摘 要】
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针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络（BPNN）的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型。然后把量子微粒
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针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络（BPNN）的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型。然后把量子微粒群算法（QPSO）应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒群优化算法（PSO）、梯度下降法的学习性能。最后,基于某炼钢厂的历史数据进行了仿真实验,比较了三种BP网络学习算法下的炼钢终点命中率。研究结果表明,该研究提高了转炉炼钢静态模型的终点C含量和温度预测精度。
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