孙成伟，朱家明，李 秦，郑延雯

基于RBF神经网络和线性规划对脱氧合金化配料的研究

孙成伟1，朱家明1，李 秦2，郑延雯2

（1.安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030）

针对钢水脱氧合金化配料方案优化，查阅文献并运用了相关性分析、控制变量法线性回归等方法，计算钢水脱氧合金化C、Mn元素历史收得率，构建了脱氧合金化过程中预测元素收得率的RBF神经网络模型、钢水脱氧合金化成本优化线性回归模型，综合运用了MATLAB、SPSS、EXCEL等软件编程进行求解，得出了元素收得率与变量之间相关关系、预测元素收得率的规律及求出钢水脱氧合金化优化成本等结论。

脱氧合金化配料；RBF神经网络；线性规划；MATLAB

2019年3月3日和3月5日召开的全国政协第十三届全国委员会第二次会议和第十三届全国人民代表大会第二次会议上国家领导人再次强调了可持续发展的重要性，并提出“打赢蓝天保卫战”。大气污染防治工作影响着居民的生活幸福度和满足感。其中，钢铁冶炼有很大的废气排放量，伴随着钢铁行业中高附加值钢种产量不断提高的趋势，在脱氧合金化这个炼钢过程中最重要的工艺环节中，在线预测并优化投入合金的种类和数量，并且在保证钢水质量的同时最大限度地降低合金钢的生产成本具有重要的研究意义。杨凌志等[1]运用两阶段单纯形法以及计算机自学习建立的收得率动态库提高了合金加料的准确度；……