基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)磷含量預(yù)測模型

摘要： 通過脫磷熱力學(xué)并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)理論系統(tǒng)研究了轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)磷含量的影響因素，篩選出終點(diǎn)磷含量預(yù)測模型的最佳輸入維度，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和粒子群算法(Particle Swarm Optimization)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(PSO-BP)?；趪鴥?nèi)某鋼廠生產(chǎn)的70號鋼種200組實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和預(yù)測，獲得結(jié)論如下：PSO-BP模型的誤差范圍更小，命中率更高，轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)磷質(zhì)量分?jǐn)?shù)預(yù)測...