基于BP神经网络的热轧带钢卷取温度预报

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。