Q235B热轧板冲击功人工神经网络与线性回归预报模型的比较
来源期刊：钢铁研究2008年第5期
论文作者：李苹 许兴 罗光国
关键词：回归模型; 人工神经网络; BP算法; 冲击功;
摘 要：为了对第四钢轧厂生产的Q235B热轧板的常温夏比冲击吸收功进行预报以指导生产,根据冲击吸收功与化学成分、板的终轧厚度、屈服强度及抗拉强度、延伸率间关系的研究,分别用神经元网络法和回归法开发了预报Q235B热轧板冲击功的2种模型.研究发现,神经元网络模型预报结果和实测值吻合较好.在给定化学成分、成品厚度和实测力学性能的条件下,该模型预报Q235B热轧板的常温冲击吸收功准确度较高.
李苹1，许兴1，罗光国1
(1.马鞍山钢铁(集团)公司质监中心,安徽 马鞍山,243000)
摘要:为了对第四钢轧厂生产的Q235B热轧板的常温夏比冲击吸收功进行预报以指导生产,根据冲击吸收功与化学成分、板的终轧厚度、屈服强度及抗拉强度、延伸率间关系的研究,分别用神经元网络法和回归法开发了预报Q235B热轧板冲击功的2种模型.研究发现,神经元网络模型预报结果和实测值吻合较好.在给定化学成分、成品厚度和实测力学性能的条件下,该模型预报Q235B热轧板的常温冲击吸收功准确度较高.
关键词:回归模型; 人工神经网络; BP算法; 冲击功;
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