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为了提高卷取温度的精度，采用BP神经网络方法并结合大量的现场数据，对热轧带钢层流冷却水冷数学模型中的综合换热系数因子进行预报，将预报结果应用于计算卷取温度的数学模型中，可将卷取温度的计算值控制在目标值的±15℃之间，大大提高了卷取温度的精度，具有在线应用的前景。
基于BP神经网络的热轧带钢卷取温度预报
【摘 要】
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为了提高卷取温度的精度，采用BP神经网络方法并结合大量的现场数据，对热轧带钢层流冷却水冷数学模型中的综合换热系数因子进行预报，将预报结果应用于计算卷取温度的数学模型中，可
【机 构】
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中冶京诚工程技术有限公司冶金设备研究与工程所,东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
【出 处】
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钢铁研究学报
【发表日期】
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2006年11期
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