公开(公告)号：CN116384254A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310510682.X

申请日：2023-05-08

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 贺东风 ,  宋成伟 ,  冯凯 ,  郭园征

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/006 ,  G06N20/00 ,  G06F113/08 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种用于LF精炼炉钢水温度预测的误差修正方法及系统，包括：基于单隐含层的反向传播神经网络模型，通过采集获取影响LF精炼钢水温度的因素对应的第一冶炼数据作为数据集，对模型进行训练，构建LF炉精炼钢水温度预测模型；通过采集当前新炉次的第二冶炼数据，依据预测模型，获取当前的初始钢水温度预测值；根据第二冶炼数据与第一冶炼数据的相似度，获取与当前新炉次近似的历史炉次对应的第一冶炼数据的钢水温度预测值，通过与钢水温度真实值进行对比，获取预测误差，对初始钢水温度预测值进行修正；本发明将案例推理方法增量式学习的优势与其他人工智能算法拟合非线性关系的优势相结合，从而提升了模型预测精度。