唐钢1700加热炉钢坯温度神经网络预测模型

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MAT-LAB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.