BP神经网络在预测热轧带钢最终力学性能中的应用  

The Application of BP Neural Network on Forecasting Final Mechanical Properties of Hot Strip Rolling Steel

作　　者：解国宏[1] 刘国庆[1] 许莹[1] 

机构地区：[1]上海交通大学塑性成形工程系,上海200030

出　　处：《模具技术》2005年第6期52-54,共3页Die and Mould Technology

摘　　要：应用基于BP算法的神经网络能较好处理非线性问题的特点,建立起能描述工艺参数(化学成分、板材尺寸和相关生产工艺参数)和热轧带钢最终力学性能的映射关系的神经网络模型。该模型均具有较好的预报精度,预测值与实测值之间的相对误差小于±10%。Taking the characteristics that BP neural network can solve non-liner problem well, a neural network which describes the mapping relation between processing parameters （chemical ingredient, sheet dimension and relevant production processing parameter） and final mechanical property of hot strip rolling steel. The model has good forecasting precision. The relative error of prediction value and actual value is less than±10%.

关 键 词：神经网络 热轧带钢 力学性能 

分 类 号：TP391.7[自动化与计算机技术—计算机应用技术]