[发明专利]一种基于神经网络的连铸漏钢预报方法有效
| 申请号： | 201010207115.X | 申请日： | 2010-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN101850410A | 公开（公告）日： | 2010-10-06 |
| 发明（设计）人： | 祭程;陈永;朱苗勇;吴国荣;杨吉林;李桂军;蔡兆镇;曾建华;杨素波 | 申请（专利权）人： | 攀钢集团钢铁钒钛股份有限公司;东北大学;攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司;攀钢集团攀枝花钢钒有限公司 |
| 主分类号： | B22D11/18 | 分类号： | B22D11/18 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 南毅宁;王凤桐 |
| 地址： | 617067*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的连铸漏钢预报方法，该方法包括：步骤1：在线采集连铸现场热电偶的温度数据并存储该温度数据；步骤2：对所述温度数据进行预处理；步骤3：将经过所述预处理后的从任一个热电偶上采集的温度数据输入到单偶时序网络漏钢预报模型，并对单偶时序网络漏钢预报模型的输出值与最大判别阈值进行比较，如果该单偶时序网络漏钢预报模型的输出值大于最大判别阈值，则预报漏钢会发生；其特征在于，使用遗传算法来初始化该单偶时序网络漏钢预报模型的连接权值和阈值。该方法能够提高对连铸黏结漏钢过程的识别效果和预报精度，从而很大程度减少了误报率和漏报率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 连铸漏钢 预报 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的连铸漏钢预报方法，该方法包括：步骤1：在线采集连铸现场热电偶的温度数据并存储该温度数据；步骤2：对所述温度数据进行预处理；步骤3：将经过所述预处理后的从任一个热电偶上采集的温度数据输入到单偶时序网络漏钢预报模型，并对单偶时序网络漏钢预报模型的输出值与最大判别阈值进行比较，如果该单偶时序网络漏钢预报模型的输出值大于最大判别阈值，则预报漏钢会发生；其中所述单偶时序网络漏钢预报模型基于BP神经网络被建立，并对该单偶时序网络漏钢预报模型进行学习；其特征在于，所述对该单偶时序网络漏钢预报模型进行学习包括步骤(a)使用遗传算法来初始化该单偶时序网络漏钢预报模型的连接权值和阈值。
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