[发明专利]利用神经元网络分类建模法提高模型预报精度的方法有效

专利信息
申请号: 200810079769.1 申请日: 2008-11-08
公开(公告)号: CN101403890A 公开(公告)日: 2009-04-08
发明(设计)人: 王津平;张世厚;杨连宏;郭永亮 申请(专利权)人: 山西太钢不锈钢股份有限公司
主分类号: G05B13/02 分类号: G05B13/02;G05B19/18
代理公司: 太原市科瑞达专利代理有限公司 代理人: 刘宝贤
地址: 030003*** 国省代码: 山西;14
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摘要: 一种利用神经元网络分类建模法提高模型预报精度的方法,本发明适合于采用神经元网络进行模型修正的带钢热轧生产线上使用;目的是提高模型预报精度;本发明根据轧辊类别,使用不同的神经元网络,即保持原有网络用于高铬镍铸铁轧辊生产;为高速钢轧辊另外增加新的网络,网络形式与原有神经元网络相同;高速钢轧辊与高铬镍铸铁轧辊使用各自的压力修正、凸度及平直度控制神经元网络;新的网络配置文件与原有网络文件完全相同,仅是模型根据不同的轧辊辊质类型调用不同的网络文件;各种不同辊质的网络相对独立,互不干扰。
搜索关键词: 利用 神经元 网络 分类 建模 提高 模型 预报 精度 方法
【主权项】:
1、一种利用神经元网络分类建模法提高模型预报精度的方法,在具有7台连轧机(F0-F6)组成的精轧机组的热轧带钢生产线上,用高速钢轧辊替代标准铸铁轧辊用于精轧机组;其特征是根据轧辊类别,使用不同的神经元网络,即保持原有网络用于高铬镍铸铁轧辊生产;为高速钢轧辊另外增加新的网络,网络形式与原有神经元网络相同;高速钢轧辊与高铬镍铸铁轧辊使用各自的压力修正、凸度及平直度控制神经元网络;新的网络配置文件与原有网络文件完全相同,仅是模型根据不同的轧辊辊质类型调用不同的网络文件;各种不同辊质的网络相对独立,互不干扰。
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