本发明公开了一种混合模型及基于混合模型的连铸漏钢预报方法,属于冶金连铸中监控技术领域。混合模型包括:基于GA-BP神经网络的单偶时序模型和基于逻辑判断的组偶空间模型。该预报方法的步骤为:1)监控结晶器温度并存储数据;2)将数据输入单偶时序模型,判断每个热电偶温度随时间变化是否符合粘结时温度变化波形,将判断结果保存到数组Y(i, j, t)中;3)当Y(i, j, t)在阀值范围[θmin, θmax]内时,标记该热电偶异常,计算第i行、i-1行异常热电偶数目分别为m、n;4)利用m+n与粘结报警和粘结警告热电偶数目阀值比较进行粘结判断。本发明实现了提高粘结性漏钢识别精度的目标。
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