基于BP神经网络的薄板坯连铸连轧预报模型的建立

• 作者: 杨宏群 梁智学 靳冰
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 薄板坯连铸连轧 组织性能预报
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 1027-1029
• 页数: 3页
• 分类号: TG146.2+3
• 字数: 1734字
• 语种: 中文

摘要

对某钢厂SPHC钢卷的碳、硅、锰、磷、硫的质量分数进行整理,获取力学性能参考数据(屈服强度,抗拉强度,延伸率),利用BP神经网络建立起其间的关系网络模型进行组织性能预报.研究表明:BP神经网络薄板坯连铸连轧性能预测模型具有很高的预测精度,可很好地描述多个元素含量变化下的薄板坯连铸连轧的复杂的非线性力学性能,解决了回归分析只能针对单个力学性能进行建模的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁智学		15	37	4.0	5.0
2	靳冰		15	51	5.0	6.0
3	杨宏群		1	2	1.0	1.0