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基于模糊推理的高炉炉温预报模型 被引量:8

Hot metal temperature forecast model based on fuzzy inferring
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摘要 针对前人炉温预报模型存在变量过多不利于专家规则制定,未考虑渣皮脱落等因素对炉温影响,以及不能有效模拟专家思维等缺陷,改进了炉温预报选取的变量,设计开发了基于模糊数学理论的高炉炉温预报模糊推理专家系统。开发的炉温预报系统在武钢1号高炉运行取得很好的效果,命中率达到了93.85%。 The former blast furnace temperature forecast models have some limitations. For instance, there are so many variables which are difficult for experts to establish rules; some important variables, such as scaffold drop-out in blast furnace , that affects blast furnace temperature, have not been considered; traditional expert system can not effectively simulate experts' thinking, etc. To solve these problems, we improved the selection of variables for blast furnace temperature forecast and developed an expert system of fuzzy inferring based on fuzzy mathematical theory. The system has gained good results on No. 1 Blast Furnace of WISCO with a hit rate of 93.85 %.
出处 《钢铁研究》 CAS 2007年第2期22-24,32,共4页 Research on Iron and Steel
关键词 高炉 专家系统 模糊推理 炉温预报 blast furnace fuzzy inferring expert system hot metal temperature forecast
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献5

  • 1王 伟,人工神经网络原理.入门与应用,1995年
  • 2杨天钧,北京科技大学学报,1994年,16卷,42页
  • 3秦民生,炼铁过程的解析与模拟,1991年
  • 4陈国良,遗传算法及其应用,1996年
  • 5杨天钧,高炉冶炼过程控制模型,1995年

共引文献24

同被引文献111

引证文献8

二级引证文献37

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