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采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)煉鋼成品的C、Si、Mn成分，根據(jù)煉鋼的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，
選取鐵水、廢鋼、供氧、吹氬、硅錳合金、增碳劑等28個(gè)因素作為輸入變量，對(duì)輸入參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，采取附加動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)步長(zhǎng)的措施，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部收斂和學(xué)習(xí)時(shí)間過長(zhǎng)的問題，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，并用VC++語言編寫程序。軟件經(jīng)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)用后，模型預(yù)測(cè)結(jié)果表明：在規(guī)定的誤差內(nèi)（C±0.02%、Si±0.05%、Mn±0.06%），預(yù)報(bào)命中率達(dá)到85%以上，證明了模型的有效性。
選取鐵水、廢鋼、供氧、吹氬、硅錳合金、增碳劑等28個(gè)因素作為輸入變量，對(duì)輸入參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，采取附加動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)步長(zhǎng)的措施，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部收斂和學(xué)習(xí)時(shí)間過長(zhǎng)的問題，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，并用VC++語言編寫程序。軟件經(jīng)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)用后，模型預(yù)測(cè)結(jié)果表明：在規(guī)定的誤差內(nèi)（C±0.02%、Si±0.05%、Mn±0.06%），預(yù)報(bào)命中率達(dá)到85%以上，證明了模型的有效性。
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