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BP神经网络漏钢预测系统优化
BP神经网络 自学习 连铸 漏钢预测
2014/9/15
针对传统逻辑漏钢预测系统稳定性差，收敛速度慢, 收敛精度低等不足，建立具有自组织、自学习等功能的误差反向传播BP神经网络预测模型，采用了变步长、加入了动量项、防振荡项，使网络训练过程中能够跳出局部极小，加快了收敛速度。系统改变以往只将温度数据作为输入参数的传统，将拉速、中间包钢水温度作为考虑因素，扩大了漏钢因素的考虑范围。实验结果表明，采用BP神经网络对某炼钢厂实际数据进行预测，预报结果准确,具有...