聚类分析结合BP神经网络的钢坯库堆垛问题算法.pdf

【聚类分析结合BP神经网络的钢坯库堆垛问题算法】 在现代钢铁企业的生产流程中，钢坯库起着连接炼钢工序和轧制工序的关键作用。钢坯的存储和移动策略对生产效率和成本控制有着显著影响。本文探讨了一种结合聚类分析和BP神经网络的算法，用于解决钢坯库的堆垛问题，旨在减少倒垛次数，提高垛位空间利用率。 K-means聚类分析被用来对轧制计划中的合同进行分类。该方法依据诸如轧制出厂日期等条件，将合同划分为不同的类别。这样的预处理步骤减少了数据的复杂性，便于后续处理。 随后，BP（Backpropagation）神经网络被引入生成入库计划。BP神经网络是一种常用的监督学习算法，能通过学习过程逐渐优化权重，以达到输入与期望输出的匹配。在这个问题中，聚类后的合同批次作为神经网络的输入，而理想的入库计划则作为输出。 在实际应用中，通过使用真实的钢厂生产数据，该算法被证明可以有效减少倒垛次数。倒垛是指在获取所需的钢坯时，需要将上方的钢坯移至其他位置，然后再将其恢复原位的过程。频繁的倒垛不仅浪费时间，还可能导致额外的成本和资源消耗。因此，优化入库计划以减少倒垛对于提升生产效率至关重要。 文章中提出了两种常见的堆垛方式：层叠堆垛和马莲垛。前者是钢坯直接叠加，后者则通过间隔和垂直堆砌以适应天车操作。根据入库计划，钢坯会在进入辊道后被分配到合适的垛位。 该算法通过聚类分析降低问题的维度，然后利用BP神经网络生成优化的入库计划，解决了钢坯库的堆垛问题。这种方法为钢铁企业提供了更科学、高效的管理工具，尤其在面对大量钢坯和复杂订单时，可以避免依赖主观经验导致的不合理入库计划，从而减少不必要的倒垛操作，提高生产效率和空间利用率。 关键词：K-means聚类，BP神经网络，钢坯倒垛，订单重组 本文的研究为钢铁行业的库存管理提供了一种数据驱动的解决方案，结合了机器学习和数据建模的方法，有望进一步推动钢铁生产过程的智能化和自动化。