特殊钢 ›› 2009, Vol. 30 ›› Issue (6): 4-6.
高凤翔1,王长松1,吴秀永1,陈晓2,李珂2
Gao Fengxiang1 , Wang Changsong1 , Wu Xiuyong1 , Chen Xiao2 , Li Ke2
摘要: 提出了一种多输入多输出支持向量机回归算法,利用冶金技术人员计算的目标温度设定表,设定实时二冷区铸坯表面目标温度。200 mm×1 534 mm 16Mn钢板坯连铸试验结果表明,在训练样本相同时,支持向量机训练时间为3.2 s,预测目标温度误差为±1℃,BP神经网络训练时间为23.5 s,预测目标温度误差为±2℃,多输入多输出支持向量机回归算法优于BP神经网络算法,能够根据工艺变化情况,实时改变目标温度,为实现连铸动态控制提供了条件,有助于提高铸坯的质量。