基于铁矿石烧结基础特性的烧结矿质量预报模型

发布时间：2021-09-15 10:40

　　铁矿粉烧结基础特性是铁矿粉质量好坏的重要评价指标之一，是影响烧结矿质量的重要因素。基于铁矿粉烧结基础特性的烧结矿质量预报模型是针对目前我国钢铁企业的铁矿石供应品种多、变化频繁的特点建立的，目的是要解决原料频繁变动条件下的快速确定烧结配矿及烧结矿质量预测的问题。首先论文对我国铁矿石利用现状、铁矿粉烧结基础特性研究现状、烧结配矿研究现状和人工神经网络在钢铁领域的研究现状进行了阐述，并提出以人工神经网络为主要研究方法。其次对人工神经网络的发展历史和基本工作原理进行了介绍，通过阐述神经网络的基础知识和基本的网络模型，分析和探讨了人工神经网络的特点和应用领域。然后对构建基于BP神经网络预测模型进行了详细论述，探讨建立BP神经网络的预测模型的主要技术，主要其中包括训练样本的选取与预处理、输入输出神经元个数的选取、隐层节神经元的确定、初始权和阈值的确定、激活函数、训练函数的选取，最后建立合理的网络模型。最后建立了铁矿粉烧结基础特性预报模型和烧结矿质量预报模型。从预报结果来看，同化性预报命中率达到90%，液相流动性和粘结相强度的预报命中率分别达到75%和70%，对于烧结矿质量的预报，转鼓强度和成品率分... 

【文章来源】：华北理工大学河北省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

建模总体思路Fig.2Modelingthegeneralidea

反馈神经网络拓扑结构

有教师指导的学习框图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]多输入Sigmoid激励函数神经网络权值与结构确定法[J]. 张雨浓,曲璐,陈俊维,刘锦荣,郭东生.  计算机应用研究. 2012(11)
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硕士论文
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本文编号：3395931