河北省科学技术研究与发展计划项目(07212119D)
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 相关作者：张本国王葛李强孙丽凤李强更多>>
- 相关机构：河北科技大学燕山大学石家庄钢铁有限责任公司更多>>
- 发文基金：河北省科学技术研究与发展计划项目更多>>
- 相关领域：冶金工程更多>>
- 基于改进BP神经网络的连铸漏钢预报被引量：16
- 2012年
- 针对传统BP神经网络在训练过程中存在收敛速度慢的缺陷,将LM(levenberg marquardt)算法引入到BP神经网络的训练过程,建立了LM-BP神经网络模型,并将其应用于连铸过程中的漏钢预报系统。结合某钢厂连铸现场历史数据对系统进行了测试,测试结果以96.15%的预报率及100%的报出率,验证了基于LM算法的BP神经网络连铸漏钢预报方案的可行性和有效性。
- 张本国李强李强王葛
- 关键词：连铸漏钢预报LM算法BP神经网络
- 基于小波分析的漏钢预报温度数据处理被引量：1
- 2012年
- 将小波分析引入到连铸过程漏钢预报系统中,对热电偶所采集的温度数据进行降噪处理。通过对连铸现场采集的温度数据进行多尺度小波分解,并对小波分解系数作相应的阈值处理,最后重建温度信号,去除了温度数据中的噪声。结果表明,经过小波分析降噪后的温度数据能更好地反应测温点的温度变化趋势。
- 张本国李强王葛孙丽凤张志克
- 关键词：漏钢预报小波分析信号降噪数据处理
- 基于遗传算法优化BP神经网络漏钢预报的研究被引量：3
- 2014年
- 针对BP神经网络在训练过程中存在局部最优解和收敛速度慢的不足,将具有良好全局搜索能力的遗传算法应用到BP神经网络的训练过程,建立了GA-BP神经网络模型,并将其应用到板坯连铸漏钢预报系统中;结合某钢厂板坯连铸现场历史数据对该模型进行了测试,测试结果以97.56%的预报率及100%的报出率证明了GA-BP神经网络漏钢预报方案的可行性。
- 王春梅孙丽凤张本国黄风山
- 关键词：遗传算法BP神经网络连铸漏钢预报
