基于GA和BP网络的钢坯表面温度建模方法研究
来源期刊：冶金自动化2008年第3期
论文作者：赵忠雷
关键词：步进式加热炉; 钢坯表面温度; 数学模型; 遗传算法; BP神经网络;
摘 要：主要研究步进式加热炉钢坯表面温度预报模型和在线补偿方法.针对机理建模的复杂性和辨识建模实验数据获得的困难性,提出基于GA和BP网络相结合的方法建立钢坯表面温度预报模型.使用GA初始化BP网络,避免了BP算法易陷入局部最优的缺点.在模型建立的基础上,利用BP算法进行在线补偿,从而使模型更加精确.仿真结果表明钢坯表面温度预报模型建立简单、精度高、适应性强.
赵忠雷1
(1.上海宝信软件股份有限公司,自动化事业二部,上海,201900)
摘要:主要研究步进式加热炉钢坯表面温度预报模型和在线补偿方法.针对机理建模的复杂性和辨识建模实验数据获得的困难性,提出基于GA和BP网络相结合的方法建立钢坯表面温度预报模型.使用GA初始化BP网络,避免了BP算法易陷入局部最优的缺点.在模型建立的基础上,利用BP算法进行在线补偿,从而使模型更加精确.仿真结果表明钢坯表面温度预报模型建立简单、精度高、适应性强.
关键词:步进式加热炉; 钢坯表面温度; 数学模型; 遗传算法; BP神经网络;
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