徐祖宏
,
陈超超
,
邵健
中国冶金
将概率神经网络建模方法与预测思想相结合用于热轧轧制节奏评价，研究并建立了基于 PN N神经网络的热轧轧制节奏评价模型。基于涟钢2250mm热轧厂的实测数据，将建立的PNN网络轧制节奏评价模型用于生产实际，并将结果与BP神经网络进行对比。结果表明，该模型具有便捷、快速、预测精度高、泛化能力强的特点，可代替现有的基于经验公式和经验数据的评价方法，同时为轧制节奏的优化和生产效率的提高提供了参考，具有重要的现实意义。
关键词:
概率神经网络
,
轧制节奏
,
评价模型
,
代替
,
现实意义
