Vol.23 No.1 初元璋等：宝钢F钢大生产产品性能预测 51 人、输出节点可自动适应数据的结构，只需将数 有条件下根据预定工艺进行后序生产时产品的 据以.dbf表或.t文本格式保存，即可用该程序 最终性能，这样就可以预测按照预定的后序工 处理， 艺能否生产出满足要求的产品，进而根据预测 (4)对新样本具有敏感性，当遇到工艺变化 的结果调整工艺参数、化学成分等影响性能的 等情况，可通过对新样本的反复学习迅速达到 因素.同时，该系统还可应用于解决其他输人、 较高的预测精度. 输出关系不明确，但可收集到一定量的数据的 复杂问题的结果预测，因而具有一定的实用价 3ANN学习预测系统的应用 值和推广性。 ANN学习预测系统可以根据F钢的化学 参考文献 成分、生产工艺及产品规格预测产品的最终性 1祁鹏.宝钢F钢大生产数据分析及产品性能预测： 能，从而为质量控制和生产工艺的合理选择提 [硕士学位论文].北京：北京科技大学，2000 供依据.在生产过程中要预测某一产品的最终2江建华，马衍伟，王先进，等。用人工神经元方法 性能时，先将产品已知的化学成分和工艺参数、 预报F钢性能.北京科技大学学报，1997,195)：467 规格参数作为输人值输入网络，其他未知的参 3张乃尧，阎平凡.神经网络与模糊控制.北京：清华 大学出版杜，1998 数取其工艺设定值，即可以预测出该产品在已 Performance Forecast of IF Steel Mass-Produced in Bao Steel CHUN Yuanzhang,QI Peng,ZHANG Ya Material Science and Engineering School,UST Beijing,Beijing 100083,China ABSTRACT Develop ANN learn-forecast system by employing BP algorithm to forecast the performance of IF steel,test and analyze the system by using data collected from BAO Steel,and compare the precision of forecasted data with that of the multivariant linear regression model.The results show that the relative errors of ANN learn-forecast system on o,r and n are all less than 5.0%except that on o2 is 9.0%.It is concluded that this system has a higher forecast precision than the multivariant linear regression model. KEY WORDS BP algorithm;IF steel;performance forecastV b】 一 2 3 N 0 . 1 初 元 璋等 : 宝钢 FI 钢大 生产 产 品性 能预 测 人 、 输出节点可 自动适应 数据的结构 , 只需将 数 据 以 . db f 表 或 . 沈 文本格 式保存 , 即可用该程 序 处理 . (4 ) 对新样本具有敏感性 , 当遇到工艺变 化 等情况 , 可通过 对新样本 的反复学 习 迅速达 到 较高 的预 测精度 . 3 A N N 学习预测 系统 的应用 A N N 学 习 预测 系统 可 以根据 IF 钢 的化学 成分 、 生产工艺及 产 品规格 预测产 品的最终性 能 , 从 而为质量 控制和生产 工艺 的合 理选择提 供依据 . 在 生产过 程 中要 预测某一产 品的最终 性能时 , 先将产 品已知 的化学成分 和工艺参数 、 规格参数作 为输人值输 人 网络 , 其他 未知 的参 数取其工艺设 定值 , 即可 以 预测 出该 产品在 已 有条 件下根据预定工艺进行后序生产 时产 品的 最 终性能 , 这样 就可 以 预测按照 预定 的后序工 艺 能否生产 出满足 要求 的产 品 , 进 而根据预测 的结果调整 工艺参数 、 化 学成分等影 响性能 的 因素 . 同时 , 该 系统还 可应用于解 决其他输人 、 输 出关 系不 明确 , 但可 收集到一定 量的数据 的 复 杂问题的结果预 测 , 因而具有一定 的实用价 值 和推广性 . 参 考 文 献 1 祁 鹏 . 宝钢 IF 钢 大 生产 数据 分 析及 产 品性 能预 测 : 〔硕 士 学位 论文 ] . 北京 : 北 京科 技大 学 , 2 0 0 2 江 建华 , 马衍伟 , 王先 进 , 等 . 用 人工 神经 元方 法 预报 IF 钢性 能 . 北京 科技 大 学学报 , 1 997 , 19( 5 ) : 4 6 7 3 张 乃尧 , 阎平 凡 . 神经 网络 与模 糊控 制 . 北京 : 清 华 大学 出版 社 , 19 98 P e r fo n n an e e F o er e a s t o f IF S t e e l M a s s 一 P r o du e e d i n B a o S et e l C H砚V uY a nz h a gn , QI P e gn , 乙队咬刃G aY M a t e ir al S e ien ce an d E n g in e e n n g S hc o l , U S T B e ij in g , B e ij in g 10 0() 83 , C h in a A B S T R A C T D ve e lop A N N l e am 一伪r e e a st s y s te m by e m PIOy ign B P al g o ir ht m ot of r e e a s t ht e Pe d b rm acn e o f I F st e e l , et s t an d an aly z e het s y st em by us ign d a at e o ll e cet d fr o m B A 0 S et e l , 叨d e om P aer het Per e i s ion o f fo er e a st e d d at a w iht ht at o f ht e m u lt i v iar a n t 11 n e ar er gr e s s ion m o de l . hT e er s ult s s h ow ht a t ht e er l iat v e e r o r s o f A N N l e 田刀 . 几r e e a st sy s et m on 氏 , 占 : , r an d n aer al l l e s s ht an 5 . 0 % ex e eP t ht a t o n ao : 1 5 9 . 0% . lt i s e ocn ut de d 山a t 而5 sy s t e m h a s a hi hg er fo r e ca st Pr e ic is on ht an het mu it iv iar ant 1in e ar er gr e s is on m od .el K E Y W O R D S B P al g o ir ht m ; IF st e e l: P e ir b n n acn e fo er c a st