基于改進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)的研究的開題報(bào)告

基于改進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)的研究的開題報(bào)告題目：基于改進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)的研究一、研究背景熱連軋是鋼鐵廠生產(chǎn)過程中的一項(xiàng)重要工序，溫度是控制熱連軋的關(guān)鍵因素之一。目前，溫度預(yù)報(bào)是實(shí)現(xiàn)熱連軋工藝優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)，準(zhǔn)確的溫度預(yù)報(bào)可以有效提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量。傳統(tǒng)的溫度預(yù)報(bào)方法主要基于物理模型和經(jīng)驗(yàn)公式，存在模型復(fù)雜、求解時(shí)間長(zhǎng)、預(yù)測(cè)精度低的問題。近年來，隨著神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，其在溫度預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越受到關(guān)注。二、研究目的和意義本研究旨在基于改進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建一種高精度的熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)，通過對(duì)溫度預(yù)報(bào)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高溫度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，為鋼鐵行業(yè)提供技術(shù)支持。三、研究?jī)?nèi)容與方法研究?jī)?nèi)容：1.熱連軋溫度預(yù)報(bào)模型的建立與優(yōu)化；2.基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法的模型構(gòu)建；3.模型的訓(xùn)練和測(cè)試；4.溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化。研究方法：1.收集熱連軋生產(chǎn)過程中的溫度與工藝參數(shù)數(shù)據(jù)；2.構(gòu)建神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)；3.利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證；4.基于設(shè)計(jì)的預(yù)報(bào)模型，開發(fā)實(shí)現(xiàn)熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)。四、預(yù)期結(jié)果和創(chuàng)新之處本研究通過改進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的方法，提高熱連軋溫度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，為鋼鐵企業(yè)提供技術(shù)支持，促進(jìn)鋼鐵行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。預(yù)期結(jié)果：1.提出一種改進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的熱連軋溫度預(yù)報(bào)模型；2.實(shí)現(xiàn)高精度的熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)；3.驗(yàn)證預(yù)報(bào)模型在實(shí)際生產(chǎn)中的有效性。創(chuàng)新之處：1.提出一種改進(jìn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，提高溫度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度；2.開發(fā)實(shí)現(xiàn)高精度的熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)；3.為鋼鐵企業(yè)提供技術(shù)支持，促進(jìn)鋼鐵工業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。五、論文結(jié)構(gòu)與安排第一章、緒論：闡述本研究的背景、目的和意義。第二章、文獻(xiàn)綜述：綜合分析熱連軋溫度預(yù)報(bào)的發(fā)展?fàn)顩r，介紹神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的原理及應(yīng)用情況。第三章、模型建立與優(yōu)化：基于收集的數(shù)據(jù)，建立適合的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，并進(jìn)行改進(jìn)。第四章、模型訓(xùn)練與測(cè)試：利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。第五章、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：開發(fā)實(shí)現(xiàn)熱連軋溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。第六章、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析：通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，驗(yàn)證預(yù)報(bào)模型的有效性。第七章、結(jié)論與展望：總結(jié)研究成果并展望未來的研究方向。六、進(jìn)度安排根據(jù)以上研究?jī)?nèi)容和方法，預(yù)計(jì)完成時(shí)間為一年。具體研究進(jìn)度安排如下：第一季度：文獻(xiàn)綜述及模型建立與優(yōu)化；第二季度：模型訓(xùn)練及測(cè)試；第三季度：系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)；第四季度：實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析、論文撰寫及答辯準(zhǔn)備。七、參考文獻(xiàn)[1]ZhaohuaDeng,etal.Amulti-stepforecastingmethodbasedonimproveddeeplearningalgorithmforhotstripmill[J].JournalofIntelligentManufacturing,2017,28(3):573-582.[2]LiuMingming,etal.Temperatureforecastingofhotstripmillbasedonlongshort-termmemory[J].ComputerIntegratedManufacturingSystems,2016,22(2):350-356.[3]JieyuZhang,etal.Modelingandtemperaturepredictingbasedonfuzzym