文献类型：期刊文章

作　　者：张捍东[1] 姚园园[2] 凌羡彥[1] 胡哲[1,3]

机构地区：[1]安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243002 [2]陕西中地能源开发建设有限公司,陕西咸阳712000 [3]安徽马钢自动化信息技术有限公司,安徽马鞍山243000

出　　处：《钢铁研究学报》

基　　金：安徽省"千人培养计划"资助项目(20120024);中国安徽省高校优秀青年人才基金重点资助项目(2013SQRL024ZD)

年　　份：2016

卷　　号：28

期　　号：7

起止页码：32-37

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：炉料配比模型  终点预测模型  最速下降法 最小二乘法 降本增效

分 类 号：TF71]