来源：期刊VIP网 时间：
作者：杨筱静;段毅;何胜方;包向军;陈光;张璐;陆彪;
单位：安徽工业大学能源与环境学院;马鞍山钢铁股份有限公司港务原料厂;安徽工业大学建筑工程学院;
摘要：板坯实际生产过程中单耗计算受原料和燃料条件、操作工艺、钢种等因素影响，且各因素与板坯单耗之间的映射关系较为复杂。文章采用BP神经网络建立板坯单耗预测模型，以板坯加热炉实际生产数据为研究对象，加热过程中涉及的全部影响因素共17项作为输入变量，建立板坯单耗计算预测模型。结合试错法确定合理的BP神经网络结构为：输入层节点数为17,隐藏层节点数为10,输出层节点数为1。预测结果显示单耗预测值与实际值趋势一致，预测均方根误差仅为0.181 GJ/t,模型整体精度可达92.06%。
关键词：加热炉;;BP神经网络;;板坯;;全影响因素;;单耗;;预测模型
基金资助：国家重点研发计划资助项目(2020YFB1711100);; 安徽高校自然科学研究项目(KJ2021A0411)
