基于炉区分段的BP神经网络钢坯温度预测

摘要：

利用神经网络可以逼近任意非线性系统的特点,建立加热炉内钢坯温度预报模型.由于钢坯的边界热流系数和热传导系数、比热、重度等物理参数都是随温度变化的函数,所以,按加热炉的分区采用多个BP神经网络进行分段预测,以适应钢坯的物理参数的变化.仿真结果表明:所建模型简单,精度高,能满足工程实际需要.

关键词：BP神经网络、加热炉、温度预测

所属期刊栏目：20

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2010-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-27,35