基于人工神经网络的热轧带钢热流密度预测

钢铁研究学报, 2004, 16(3): 75-78.

1.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004

2.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004

3.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004

4.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004

基金项目: 国家自然科学基金(59995440)

Prediction of Heat-Flow Density for Hot-Rolled Strip Based on Artificial Neural Networks

采用BP神经网络与数学模型相结合的方法对热带精轧机组机架间水冷区带钢热流密度进行预测,进而优化了机架间冷却的数学模型.结果表明,利用BP神经网络得出的带钢热流密度计算的终轧温度与实测值的标准差比原来仅用数学模型的传统算法减少了14.08%,故该方法具有较好的在线应用前景.

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