基于改进BP神经网络的连铸漏钢预报

• 作者: 张本国 张水仙 李强 王葛
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 连铸 漏钢预报 LM算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 204-207
• 分类号: TF777.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2012.02.017

摘要

针对传统BP神经网络在训练过程中存在收敛速度慢的缺陷，将LM（levenberg marquardt）算法引入到BP神经网络的训练过程，建立了LM—BP神经网络模型，并将其应用于连铸过程中的漏钢预报系统。结合某钢厂连铸现场历史数据对系统进行了测试，测试结果以96．15％的预报率及100％的报出率，验证了基于LM算法的BP神经网络连铸漏钢预报方案的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王葛		29	198	8.0	13.0
2	张本国		2	21	2.0	2.0
3	张水仙		1	17	1.0	1.0