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遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用

劉賀平,  郭哲,  李華德,  孫明

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文章導航 > 工程科學學報  > 1999 >  21(6): 588-591
劉賀平, 郭哲, 李華德, 孫明. 遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
引用本文: 劉賀平, 郭哲, 李華德, 孫明. 遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
shu
Liu Heping, Guo Zhe, Li Huade, Sun Ming. GA Neural Network Based on Modelling for DC Arc Furnace Steelmaking Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
Citation: Liu Heping, Guo Zhe, Li Huade, Sun Ming. GA Neural Network Based on Modelling for DC Arc Furnace Steelmaking Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
shu

遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022

  • 北京科技大學信息工程學院, 北京 100083

基金項目: 

國家“八五”攻關重點課題(No.85-311-02-11-04)

詳細信息
    作者簡介:

    劉賀平 男,48歲,副教授,博士后

  • 中圖分類號: TP18

GA Neural Network Based on Modelling for DC Arc Furnace Steelmaking Process

  • Informationg Engineering School, UST Beijing, Beijing 100083, China

    摘要
  • 摘要: 在直流電弧爐煉鋼過程控制系統中,由于它的復雜機理,高度非線性加大了建模的難度.為提供適用于直流電弧爐煉鋼過程優化控制的模型,提出一種引人遺傳算法的神經網絡建模方法,并將其用于某廠直流電弧爐煉鋼過程模型的建立,獲得了很好的效果.同時給出了基于現場實測數據的仿真結果.

     

    Abstract: In process control system for DC arc furnace steelmaking,modelling is a key part.Because of its complicated mechanism and nonlinearity, it is difficult to model of the process accurately. A genetic neural network algorithm is presented for DC arc furnace steelmaking process modelling and good effects are obtained in its application for real manufacture process modelling.Simulation results with actual process data are presented.

     

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出版歷程
  • 收稿日期:  1999-03-12
  • 網絡出版日期:  2021-08-27

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