【摘 要】
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为提高平整机轧制力的预报精度,满足轧制力预报的实时性要求,将遗传算法与 BP 神经网络相结合,建立了预报平整机轧制力的智能模型。以凌钢900mm 平整机现场实测数据作为训练
【机 构】
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燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究中心;
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为提高平整机轧制力的预报精度,满足轧制力预报的实时性要求,将遗传算法与 BP 神经网络相结合,建立了预报平整机轧制力的智能模型。以凌钢900mm 平整机现场实测数据作为训练样本,采用遗传优化算法对 BP 网络的初始权值、阈值进行优化,有效地提高了学习速度、学习精度,增加了网络的强壮性。网络预测结果与实测数据相对误差基本在7%以内,单样本计算时间为毫秒级,完全可以满足在线需要,实现了平整机轧制力的高精度高速度预报。
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