基于遗传神经网络的热连轧带钢卷取温度预报

摘要：

针对传统热连轧带钢卷取温度预报模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种和规格的要求,提出基于遗传神经网络的卷取温度预报方法.为了充分发挥神经网络的泛化映射能力和遗传算法能收敛到全局最优解的特点,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,有在线实际应用的前景.

关键词： 层流冷却 卷取温度 数学模型 遗传神经网络 热连轧带钢

作者: 李宏 张大志

作者单位: 北京科技大学,高效轧制国家工程研究中心,北京,100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国冶金自动化信息网2006年会——炼钢连铸过程自动化技术交流会

会议地点: 福建厦门

会议语种:中文

页码: 108-111

在线出版日期: 2006-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）