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对烧结矿FeO含量预测的数学模型研究

张帆 , 魏国 , 庞巍 , 高强健 , 陈伟亮 , 温秋林 , 杜钢

材料与冶金学报

分析烧结生产中影响烧结矿FeO含量的众多因素,选择碱度、配煤量、一次温度、制粒效果、加水量、料层厚度、点火温度、煤气流量等8个工艺参数以及4种矿粉配比作为FeO含量预报模型的输入变量.分别采用BP神经网络、RBF神经网络、SVM 3种进行建模预测.预测结果表明,SVM预测性能优于BP神经网络,RBF神经网络优于SVM.

关键词: FeO含量预测 , BP , SVM , RBF