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为了提高辊底式热处理炉的钢板温度预报精度,采用了遗传神经网络的方法,运用大量的现场实际数据进行训练和仿真,建立了钢板温度预报模型,并将结果应用于计算辊底式热处理炉钢板温度的数学模型中。结果表明,所建立的模型简单、精度高,能够满足在线应用的要求。

In order to improve the steel plate temperature prediction accuracy of the rollerhearth heat treatment furnace, GABP neural network is trained by a great deal of actual data. The model is used to calculate the steel plate temperature of the rollerhearth heat treatment furnace. The result shows that the model is very simple and it has high precision and satisfies the actual application.

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