基于炉区分段的BP神经网络钢坯温度预测

• 作者: 张捍东 王浩 郑晗 黄鹏程
• 来源期刊: 安徽冶金科技职业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 加热炉 温度预测
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 冶金与自动化
• 页码范围: 25-27,35
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9994.2010.01.009

摘要

利用神经网络可以逼近任意非线性系统的特点,建立加热炉内钢坯温度预报模型.由于钢坯的边界热流系数和热传导系数、比热、重度等物理参数都是随温度变化的函数,所以,按加热炉的分区采用多个BP神经网络进行分段预测,以适应钢坯的物理参数的变化.仿真结果表明:所建模型简单,精度高,能满足工程实际需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张捍东	安徽工业大学电气信息学院	80	1240	16.0	34.0
2	王浩		26	92	6.0	8.0
3	郑晗	安徽工业大学电气信息学院	3	3	1.0	1.0
5	黄鹏程	安徽工业大学电气信息学院	2	2	1.0	1.0