摘要：将先进的控制理论和智能优化算法应用于实际生产中,是进一步提高热轧带钢卷取温度控制精度的有效途径。在设计了“优生”和“返祖”两个新的遗传操作的基础上,提出了参数智能化设计的遗传算法,并将其应用于基于遗传神经网络的卷取温度预报系统;利用某钢厂热轧作业部的历史数据,对模型进行了有导师训练和离线测试;基于MFC(微软基类库)的仿真程序结果表明:该卷取温度预报系统预报精度高,且算法收敛速度快,不仅可以提高热轧带钢的产品质量,同时为发展高端、高附加值的带钢产品提供了有力的技术支持。

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