基于BP神经网络的连铸结晶器液位控制的变量筛选

摘要

本文针对连铸结晶器的液位控制在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于改进BP神经网络的变量筛选方法。该方法能够充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力,筛选出对结果有重要影响的自变量,作为控制系统的输入量来控制液位的恒定。最后通过实例证明了该方法的有效性。

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