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时间:2019-02-27
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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于量子遗传神经网络的铁水温度预报研究作者姓名:指导教师:申请学位级别:学科专业名称:论文提交日期:学位授予日期:评阅人:闰冲谢植教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别:工学检测技术与自动化装置2014年6月论文答辩日期:2014年6月2014年7月答辩委员会主席:李新光教授孟红记副教授杨青教授东北大学2014年6月万方数据AThesisinMeasuringTechnologyandAutomaticInstrumentsJJUll[1lllIllllllI[[[H[IJY2994482
2、HotMetalTemperatureForecastResearchBasedonQuantumGeneticNeuralNetworkByYahChongSupervisor:ProfessorXieZhiNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说
3、明并表示谢意。学位论文作者签名:;司3净日期:加f够b衫.比学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年口一年口一年半口学位论文作者签名:闫呻签字日期:乒bt≯.。‘、乙髟.I.两年∥导师签名:鞠啦签字日期:山f钐。o6、t髟万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于量子遗传神经
4、网络的铁水温度预报研究摘要合理的炉温是保证高炉平稳、安全、高效、节能运行的关键,也是判断高炉炉况的一个重要指标。建立能指导高炉炼铁工人进行炉温控制的炉温预报模型不仅具有重要的理论价值,而且也具有重要的生产实践价值。首先,通过对炉内热化学反应、出铁沟铁水温度曲线、出铁沟铁水温降等分析研究了高炉生产过程的复杂性。同时分析了在高炉生产中与炉温相关的主要影响参数及其数据特征,确定了各参数与铁水温度间的相关性与时滞性。其次,建立了基于遗传神经网络的铁水温度预报模型。该模型将遗传算法的全局搜索和BP算法的局部搜索结合在一起,优化网络的连
5、接权值和阈值,可避免陷入局部极小从而得到最佳的神经网络。最后,针对GABP模型易早熟、处理规模小等问题,提出了基于量子理论的遗传神经网络铁水温度预报模型改进方法。将量子理论中引入到GABP中,先把量子态叠加思想应用于神经网络中形成多层激活函数的量子神经网络,再将量子理论与遗传算法结合形成量子遗传算法对量子神经网络进行优化,进而建立了基于量子遗传神经网络的铁水温度预报模型。该模型采用量子编码表征染色体,表示出解的线性叠加态,因而具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优的能力。本文以柳州钢铁(集团)公司2号高炉采集的300
6、炉次数据为研究对象,经过仿真实验分析,在相对误差4-1%时,遗传神经网络模型的命中率为75.0%;量子遗传神经网络模型的命中率为86.3%。结果表明:基于量子遗传神经网络的铁水温度预报模型比基于遗传神经网络的预报模型具有更高的命中率和精度。关键字:铁水温度;神经网络;遗传算法;量子..III..万方数据东北大学硕士学位论文Abs仃actHotMAbstractOnThereasonabletemperatureofblastfumaceisthekeytoensuretheblastfurnacesmooth,safe,ef
7、ficientandenergy-savingoperation,anditisalsoanimportantguidelineofestimatingcondition.Establishingthetemperatureforecastmodelwhichcanguideironmakingworkerscontroltheblastfurnacetemperaturehasnotonlyimportanttheoreticalvaluebutalsopracticalvalue.Firstofall,thecomple
8、xityoftheproductionprocessofblastfurnaceisstudiedthroughanalysisthefurnaceinternalchemicalreaction,thetemperaturecurveofhotmolteninironditch,andt
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