遗传神经网络在热轧带钢卷取温度预报中的应用
来源期刊：上海金属2006年第5期
论文作者：李宏 张大志
关键词：热轧带钢; 卷取温度; 数学模型; 遗传神经网络; 预测控制;
摘 要：针对热轧带钢卷取温度传统预报模型的固有缺陷,提出基于遗传神经网络的卷取温度预报方法,并对其在卷取温度控制中的应用策略进行了研究.由于神经网络有很强的泛化映射能力,而遗传算法能收敛到全局最优解,因此将遗传算法与神经网络结合起来,建立了遗传神经网络.运用实际生产数据对该网络进行训练和测试,结果表明:它能准确、实时地预报卷取温度,有在线应用的前景.
李宏1，张大志1
(1.北京科技大学高效轧制国家工程研究中心,北京,100083)
摘要:针对热轧带钢卷取温度传统预报模型的固有缺陷,提出基于遗传神经网络的卷取温度预报方法,并对其在卷取温度控制中的应用策略进行了研究.由于神经网络有很强的泛化映射能力,而遗传算法能收敛到全局最优解,因此将遗传算法与神经网络结合起来,建立了遗传神经网络.运用实际生产数据对该网络进行训练和测试,结果表明:它能准确、实时地预报卷取温度,有在线应用的前景.
关键词:热轧带钢; 卷取温度; 数学模型; 遗传神经网络; 预测控制;
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