公开(公告)号：CN111020118B

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN201911354297.0

申请日：2019-12-25

申请人： 武汉科技大学

发明人： 刘惠康 ,  江典蔚 ,  鲍考明 ,  杨贤昭 ,  曹宇轩

IPC分类号： G06F17/18

摘要： 本发明提供一种基于粒子群优化案例推理的RH终点温度预测方法，属于封装外壳技术领域。该基于粒子群优化案例推理的RH终点温度预测方法S1：建立第一案例库；S2：计算出第一多元线性回归系数；S3：获取第一预设影响因子；S4：对属性权重进行优化；S5：对RH精炼钢水终点温度进行预测以获取预测温度。本发明中保证在多次精炼任务中依然能迅速根据当前条件运算出最合理的预测值，提高系统的可靠性和效率。

公开(公告)号：CN111126550A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911354298.5

申请日：2019-12-25

申请人： 武汉科技大学

发明人： 刘惠康 ,  曹宇轩 ,  鲍考明 ,  柴琳 ,  皮瑶 ,  江典蔚 ,  鄢梦伟 ,  孙博文 ,  李倩

IPC分类号： G06N3/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  G06Q10/04

摘要： 本发明提供基于蒙特卡洛方法的神经网络钢水温度预报方法，属于温度预报技术领域。该基于蒙特卡洛方法的神经网络钢水温度预报方法包括如下步骤：S1：建立分析模型；2：确定分析网络结构；S3：获取第一预设权值和第一预设阀值。本发明相比于传统的神经网络算法省去了由人工试验不断尝试来确定网络结构的复杂过程，针对迭代次数较多，时间较长的问题采用遗传算法对生成的神经网络模型进行优化，不仅提高了模型的精度，还节省了人力，使模型具有更好的泛化能力。

公开(公告)号：CN111020118A

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201911354297.0

申请日：2019-12-25

申请人： 武汉科技大学

发明人： 刘惠康 ,  江典蔚 ,  鲍考明 ,  杨贤昭 ,  曹宇轩

IPC分类号： C21C7/10

摘要： 本发明提供一种基于粒子群优化案例推理的RH终点温度预测方法，属于封装外壳技术领域。该基于粒子群优化案例推理的RH终点温度预测方法S1：建立第一案例库；S2：计算出第一多元线性回归系数；S3：获取第一预设影响因子；S4：对属性权重进行优化；S5：对RH精炼钢水终点温度进行预测以获取预测温度。本发明中保证在多次精炼任务中依然能迅速根据当前条件运算出最合理的预测值，提高系统的可靠性和效率。

公开(公告)号：CN111126550B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN201911354298.5

申请日：2019-12-25

申请人： 武汉科技大学

发明人： 刘惠康 ,  曹宇轩 ,  鲍考明 ,  柴琳 ,  皮瑶 ,  江典蔚 ,  鄢梦伟 ,  孙博文 ,  李倩

IPC分类号： G06N3/006 ,  G06N3/084 ,  G06N3/126 ,  G06Q10/04

摘要： 本发明提供基于蒙特卡洛方法的神经网络钢水温度预报方法，属于温度预报技术领域。该基于蒙特卡洛方法的神经网络钢水温度预报方法包括如下步骤：S1：建立分析模型；2：确定分析网络结构；S3：获取第一预设权值和第一预设阀值。本发明相比于传统的神经网络算法省去了由人工试验不断尝试来确定网络结构的复杂过程，针对迭代次数较多，时间较长的问题采用遗传算法对生成的神经网络模型进行优化，不仅提高了模型的精度，还节省了人力，使模型具有更好的泛化能力。