基于灰色理论的铁水预处理终点磷含量神经网络预测模型

张慧宁¹，徐安军¹，崔健²，贺东风¹，田乃媛¹

1. 北京科技大学冶金与生态工程学院2. 宁波钢铁股份有限公司

摘 要：在传统BP神经网络预测模型的基础上,依据灰色理论中的灰色关联度,提出了输出变量各个影响因素的灰色关联度权值,首次建立基于灰色理论的神经网络预测模型,并依据国内某钢厂300组实际生产数据进行仿真试验。试验结果表明:误差绝对值小于5%的炉数有39炉,占总炉数的65.00%;误差绝对值小于10%的炉数共有58炉,占到96.67%。与传统BP神经网络相比,基于灰色理论的神经网络模型的预测精度提高近12.5%,说明基于灰色理论的铁水预处理终点磷含量神经网络预测模型能更精确地反映现场实际水平。

关键词：灰色理论;关联度;终点磷含量;神经网络模型;