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一種混合模型及基于混合模型的連鑄漏鋼預報方法
2021-04-11 00:00:00
云上高博會
http://www.a00n.com
關鍵詞：
GA?BP神經網絡
所屬領域:
項目成果/簡介:
簡介：本發明公開了一種用于連鑄漏鋼預報的混合模型，屬于冶金連鑄中監控技術領域。混合模型包括：基于GA?BP神經網絡的單偶時序模型和基于邏輯判斷的組偶空間模型。該預報方法的步驟為：1)監控結晶器溫度并存儲數據；2)將數據輸入單偶時序模型，判斷每個熱電偶溫度隨時間變化是否符合粘結時溫度變化波形，將判斷結果保存到數組Y(i,j,t)中；3)當Y(i,j,t)在閥值范圍[θmin,θmax]內時，標記該熱電偶異常，計算第i行、i?1行異常熱電偶數目分別為m、n；4)利用m+n與粘結報警和粘結警告熱電偶數目閥值比較進行粘結判斷。本發明實現了提高粘結性漏鋼識別精度的目標。
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