Q235B热轧板冲击功人工神经网络与线性回归预报模型的比较

• 作者: 李苹 罗光国 许兴
• 来源期刊: 钢铁研究
• 学科: 工学
• 关键词: 回归模型 人工神经网络 BP算法 冲击功
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TG142.1
• 字数: 2599字
• 语种: 中文

摘要

为了对第四钢轧厂生产的Q235B热轧板的常温夏比冲击吸收功进行预报以指导生产,根据冲击吸收功与化学成分、板的终轧厚度、屈服强度及抗拉强度、延伸率间关系的研究,分别用神经元网络法和回归法开发了预报Q235B热轧板冲击功的2种模型.研究发现,神经元网络模型预报结果和实测值吻合较好.在给定化学成分、成品厚度和实测力学性能的条件下,该模型预报Q235B热轧板的常温冲击吸收功准确度较高.