基于RBF神经网络和线性规划对脱氧合金化配料的研究

发布时间：2021-10-11 23:47

　　针对钢水脱氧合金化配料方案优化,查阅文献并运用了相关性分析、控制变量法线性回归等方法,计算钢水脱氧合金化C、Mn元素历史收得率,构建了脱氧合金化过程中预测元素收得率的RBF神经网络模型、钢水脱氧合金化成本优化线性回归模型,综合运用了MATLAB、SPSS、EXCEL等软件编程进行求解,得出了元素收得率与变量之间相关关系、预测元素收得率的规律及求出钢水脱氧合金化优化成本等结论。 

【文章来源】：辽宁工业大学学报(自然科学版). 2020,40(04)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

神经网络图

线性规划可以在有限资源的条件下，合理分配和利用资源，以取得最佳的经济效益，因此本文在合金配料成本的计算时选用此方法。图3 RBF神经网络Mn的收得率真实值与预测值

RBF神经网络Mn的收得率真实值与预测值

【参考文献】：
期刊论文
[1]解读:合金加料优化预测模型对合金收得率提高企业竞争力[J]. 黄金.  营销界. 2019(30)
[2]钢水配料方案优化的研究[J]. 倪洁.  中国金属通报. 2019(06)
[3]基于灰色关联法对山西旅游经济发展影响因素的计量分析[J]. 朱家明.  山西大同大学学报(自然科学版). 2019(03)
[4]基于BP神经网络及遗传算法对热防护服的优化设计[J]. 朱家明,莫凌玉,陈倩.  南昌师范学院学报. 2019(03)
[5]共享单车对社会经济与环境的影响——基于纽约市1993—2015年面板数据的实证研究[J]. 朱家明,冮建伟,凌佳亨.  山东理工大学学报(社会科学版). 2019(03)
[6]基于ARIMA和BP神经网络对人民币汇率预测的比较分析——以美元人民币汇率为例[J]. 朱家明,胡玲燕.  重庆理工大学学报(自然科学). 2019(05)
[7]基于收得率动态库的合金加料优化模型[J]. 杨凌志,王学义,王志东,王振祥.  北京科技大学学报. 2014(S1)
[8]基于单纯形法优化合金加料方案的研究[J]. 马国宏,宋景凌,杨凌志,朱荣,钟春生.  工业加热. 2013(01)

博士论文
[1]转炉冶炼中高碳钢过程及终点控制研究[D]. 汪宙.北京科技大学 2016

硕士论文
[1]转炉炼钢终点优化控制模型的研究[D]. 孔祥瑞.杭州电子科技大学 2010



本文编号：3431473