基于Elman神经网络和灰色预测模型的钢铁冶炼的研究

基于Elman神经网络和灰色预测模型的钢铁冶炼的研究

论文摘要

本论文主要通过排查数据并用Lagrange插值法完善数据,得到合金收得率降低钢铁厂钢水脱氧合金化成本并给出建议,利用灰色关联度分析并利用合金收得率公式计算C,Mn收得率,用Elman神经网络和GM(1,1)灰色预测模型预测优化C,Mn的收得率,利用微粒群算法给予优化成本的计算,给出配料方案和建议。

论文目录

  • 1引言
  • 2符号说明
  • 3模型的建立与求解
  •   3.1计算元素历史收得率
  •   3.2 Lagrange插值法补充数据
  •   3.3主要影响因素分析
  • 4模型的评价
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 车晴,刘杰文,张艺馨

    关键词: 插值法,灰色关联度分析,神经网络

    来源: 数码世界 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 冶金工业,自动化技术

    单位: 山东科技大学数学与系统科学学院,山东科技大学计算机科学与工程学院

    分类号: TP183;TF4

    页码: 282

    总页数: 1

    文件大小: 2710K

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