轧制力预报中的神经网络和数学模型

• 作者: 刘相华 吕程 王国栋 王秀梅
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 数学模型 轧制力预报 热连轧
• 年，卷（期）: 1999,（3）
• 所属期刊栏目: 材料与冶金
• 页码范围: 319
• 页数: 1页
• 分类号: TG335.1
• 字数: 1817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-3026.1999.03.027

摘要

采用BP神经网络方法预报热连轧精轧机组轧制力.通过训练数据预处理、利用遗传算法优化网络结构和参数、按钢种划分训练样本等方法,提高了网络的预报精度,优于传统的数学模型方法.BP神经网络与数学模型相结合的综合神经网络方法,进一步提高了轧制力的预报精度.预测结果与实测数据比较表明,相对误差基本在±7%以内,实现了精轧机组轧制力的高精度预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘相华	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	874	9689	41.0	54.0
2	王国栋	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	1026	11666	45.0	62.0
3	吕程	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	12	199	6.0	12.0
4	王秀梅	东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室	4	161	4.0	4.0