基于遗传算法优化BP神经网络漏钢预报的研究

• 作者: 孙丽凤 张本国 王春梅 黄风山
• 来源期刊: 铸造技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 连铸 漏钢预报
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 工艺技术
• 页码范围: 736-739
• 页数: 4页
• 分类号: TF777.1
• 语种: 中文

摘要

针对BP神经网络在训练过程中存在局部最优解和收敛速度慢的不足,将具有良好全局搜索能力的遗传算法应用到BP神经网络的训练过程,建立了GA-BP神经网络模型,并将其应用到板坯连铸漏钢预报系统中;结合某钢厂板坯连铸现场历史数据对该模型进行了测试,测试结果以97.56％的预报率及100％的报出率证明了GA-BP神经网络漏钢预报方案的可行性.