唐钢1700加热炉钢坯温度神经网络预测模型

发表时间：[2017-11-01]　　作者：王伟年，侯帅，王晓琳，李小华　　编辑录入：小钼　　点击数：635

内容简介

摘要：根据唐钢1700生产线加热炉的实际生产数据，提出了三种神经网络的钢温预测建模方法，即分别采用BP神经网络、RBF神经网络、RBF-BP组合神经网络建立了钢坯出炉温度的神经网络预测模型，并利用MATLAB软件分别对三种模型进行了仿真。研究表明，RBF神经网络模型相比较BP有较快的学习速度，但是识别精度稍低。而RBF-BP网络模型结合了二者优点，并具有更好的泛化能力，识别精度更高。关键词：加热炉；钢坯温度；预测模型；神经网络下载高清原文——唐钢1700加热炉钢坯温度神经网络预测模型.pdf

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