基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报
谢书明1
孙凯2
陈昌2
1.沈阳工业大学,电气工程学院,沈阳,1100232.沈阳工业大学,信息科学与工程学院,沈阳,110023
摘要：转炉炼钢控制目标是终点温度和碳含量,由于炉温过高,无法在线连续测量.用传统的机理模型建立的终点温度和碳含量模型不够精确.基于RBF神经网络任意逼近函数能力,隐层中心采用最近邻聚类算法,避开K-均值法依赖于聚类中心的初始位置,易陷入局部极小点的缺点.权值调整采用带加权因子的递推最小二乘算法,建立基于RBF神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量的预报模型,并结合某钢铁企业一座180 t转炉的实际数据进行模型验证研究.结果表明,预报精度高于传统的机理模型及BP模型.
关键词：转炉炼钢终点控制RBF神经网络最近邻聚类K-均值聚类递推最小二乘法
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：辽宁省教育厅项目(202063296)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 405-408 )
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