动态自适应学习率BP算法提升合金收得率预测精度

本文主要探讨了"基于动态自适应学习率BP改进算法的合金收得率预测分析"这一主题，由孙嘉阳、刘威和郭直清三位作者在辽宁工程技术大学理学院进行的研究。随着计算机科学和自动化技术的日益进步，钢铁冶炼行业中自动配料已成为一个关键研究领域，其中合金收得率作为配料过程中的核心指标，其准确预测对于提升钢铁企业的经济效益具有重大作用。 研究者首先通过统计分析和机器学习方法，结合炼钢历史记录数据以及各种合金料成分占比，对钢水脱氧合金化过程中碳元素的历史收得率进行计算和分析。他们运用灰色关联度矩阵原理，揭示了影响碳元素收得率的关键因素，这有助于深入理解影响合金收得率的各种动态关系。 然而，单纯依靠BP神经网络算法进行预测时，碳元素的历史收得率可能存在预测波动较大的问题。为解决这一问题，作者提出了一种创新方法，即动态自适应学习率的BP改进算法。这个算法是通过整合传统BP算法的两种优化策略——附加动量法和自适应算法，实现了学习速率的动态调整，从而提高了预测结果的精度和稳定性。在数值模拟实验中，模型的预测拟合优度达到了0.84至0.95的高水平，表明这种方法具有较高的可行性和准确性。 这项研究的重要意义在于，它为钢铁企业实现自动化的脱氧合金化过程提供了科学的决策支持工具，有助于降低生产成本，提高生产效率，进而增强企业的市场竞争力。文章关键词包括BP神经网络模型、灰色关联度矩阵以及学习速率自适应设计，这些都是现代工业数据分析和优化的关键技术。 本文的研究成果不仅提升了合金收得率预测的精确性，而且对推动钢铁行业的智能化生产进程具有积极的推动作用，对于工业界和科研人员来说，这是一个值得深入研究和应用的有价值的研究方向。