基于BP神经网络和灰色神经网络的烧结矿化学成分预测模型研究

资 源 简 介

基于BP神经网络和灰色神经网络的烧结矿化学成分预测模型研究

详 情 说 明

烧结矿作为钢铁冶炼的重要原料，其化学成分的稳定性直接影响高炉生产效率和铁水质量。传统实验室检测方法存在滞后性，因此建立实时预测模型对工艺优化具有重要意义。

BP神经网络通过误差反向传播机制调整权重，适合处理烧结过程复杂的非线性关系。其三层结构（输入层-隐含层-输出层）能有效映射原料参数（如铁矿粉配比、碱度）与化学成分（FeO、SiO2等）的关联特征。但标准BP算法易陷入局部极小值，需结合动量法或自适应学习率改进。

灰色神经网络则融合灰色系统理论与神经网络优势，先通过灰色模型GM(1,1)对少量数据进行趋势拟合，再利用神经网络修正残差。这种混合模型特别适合烧结这类数据量有限但时序性强的场景，能显著降低因数据波动导致的预测偏差。

实际应用中可采用双模型并行架构：BP网络负责全局特征学习，灰色神经网络捕捉数据变化趋势，最终通过加权融合输出预测值。相比单一模型，该方案在CaO含量预测中可将平均相对误差控制在3%以内，为烧结过程的智能化控制提供了有效工具。

未来可考虑引入LSTM网络处理时序数据，或结合遗传算法优化网络初始权重，进一步提升模型抗干扰能力。