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基于PSO-BP神经网络的加热炉钢坯温度预测模型
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摘要
采用粒子群算法对BP网络进行优化建模,运用粒子群的全局寻优能力确定BP神经网络的权重阈值,实现了对钢坯出炉温度的预测,对模型进行模拟仿真。结果显示:采用PSO-BP神经网络进行温度预测具有更高的精度和更好的收敛速度,相比BP神经网络,PSO-BP神经网络的拟合优度提升了0.086,平均绝对误差降低了41.8%,均方根误差降低了38.8%,标准差降低了38.1%,能够更好地完成对钢坯出炉温度的预测。
作者
姜文韬
李海英
刘绍谦
机构地区
华北理工大学冶金与能源学院
出处
《节能》
2024年第1期92-94,共3页
Energy Conservation
关键词
加热炉
钢坯温度预测
BP神经网络
粒子群优化算法
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TG335 [金属学及工艺—金属压力加工]
引文网络
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