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| 基于时滞BP神经网络的铸坯表面温度预报研究 | |
| 作者姓名： | 胡渝苹 |
| 作者单位： | 重庆水利电力职业技术学院 大数据学院, 重庆 402160 |
| 基金项目： | 重庆市教委科学技术研究项目（KJ1603701） |
| 摘 要： | 为了快速准确地计算连铸方坯表面温度,提出了基于时滞BP神经网络的温度预报模型.由于传统的基于机理的模型需要直接求解偏微分方程,导致模型的求解消耗时间过长.为了满足连铸动态控制与优化的需求,研究了连铸方坯的传热机理,根据连铸过程热传导的特点,建立了基于时滞BP神经网络的温度预报模型,以历史时刻的表面温度和当前时刻水量作为神经网络的输入,以下一个时刻表面温度作为神经网络的输出.该模型可以快速预报连铸方坯表面温度的动态变化情况.并且依据某工厂的真实数据进行实验,表面温度的预报最大相对误差小于0.1%,取得了较好的实验结果.该方法可以准确地预报连铸坯的表面温度. |
| 关 键 词： | 时滞BP神经网络 连铸方坯 偏微分方程 温度预报 |
| 收稿时间： | 2018-02-28 |
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