一种连铸漏钢预报的方法,属于冶金连铸技术领域,特别涉及板坯连铸过程漏钢的预报方法。在基于温度监控的漏钢预报算法方面,本发明将自适应遗传算法引入BP神经网络,实现网络结构的自动优化,提高了模型的识别精度;在基于摩擦力监控漏钢预报方面,本发明建立了一种基于逻辑判断和神经网络的摩擦力监控模型。基于上述两种模型的预测结果,本发明将温度监控的准确性与摩擦力监控的灵敏性有机结合,建立了温度监控为主、摩擦力监控为辅的预报机制,实现了温度监控模型与摩擦力监控模型耦合,确保了最终预测的准确性,有效降低了误报率。
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