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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。
基于炉区分段的BP神经网络钢坯温度预测
【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽工业大学电气信息学院,中冶华天工程技术有限公司
【出 处】
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安徽冶金科技职业学院学报
【发表日期】
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2010年1期
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