BP神经网络在温度预报仿真系统中的应用

• 作者: 孙殿忠
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 热轧带钢 层流冷却 神经网络 卷取温度
• 年，卷（期）: 2010,（13）
• 页码范围: 179-180,233
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.13.075

摘要

层流冷却是板带生产的关键环节之一,板带层流冷却系统是一个多变量、强耦合、强非线性、难以用数学模型描述的复杂系统,板带冷却效果受板厚、板形、轨道速度、环境温度和水温等多种因素的影响.为了解决层流冷却反馈控制中存在的大滞后,以及用数学模型难以精确预测温度的问题,本文用VC++可视化编程语言建立了基于遗传神经网络的卷取温度预报模型.用现场实测数据对该模型进行离线训练和时比测试.结果表明,该模型能够精确预报卷取温度,为在线应用打下了良好的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙殿忠		4	13	2.0	3.0