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基于改进SSA-GA-BP神经网络的热连轧轧制力预测
被引量：
4
1
作者
胡啸
薛霖
+3 位作者
景洁
王晓军
李怡宏
姬亚锋
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期122-129,共8页
针对热连轧过程传统轧制力模型不能准确反映实际轧制力的问题,提出了群智能优化算法优化机器学习的热连轧轧制力预测模型。以某热连轧生产线数据为基础,利用随机森林算法进行输入特征的重要性排序,选取重要度较大的参数作为BP神经网络...
针对热连轧过程传统轧制力模型不能准确反映实际轧制力的问题,提出了群智能优化算法优化机器学习的热连轧轧制力预测模型。以某热连轧生产线数据为基础,利用随机森林算法进行输入特征的重要性排序,选取重要度较大的参数作为BP神经网络的输入参数,并采用Pauta法则对原始轧制数据进行预处理,基于GA-BP模型建立了精度良好的轧制力预测模型,并采用改进的麻雀搜索算法对GA-BP模型进行了二次优化。将建立的改进SSA-GA-BP模型与传统轧制力模型、BP神经网络模型以及未二次优化的GA-BP模型进行对比。结果表明,改进的SSA-GA-BP模型较其他模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力。
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关键词
改进SSA
重要性排序
GA-BP神经网络
二次优化
轧制力预测模型
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职称材料
题名
基于改进SSA-GA-BP神经网络的热连轧轧制力预测
被引量：
4
1
作者
胡啸
薛霖
景洁
王晓军
李怡宏
姬亚锋
机构
太原科技大学电子信息工程学院
太原科技大学机械工程学院
太原晋西春雷铜业有限公司
太原科技大学材料科学与工程学院
出处
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期122-129,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52005358)
山西省重点研发项目(202102020101011)。
文摘
针对热连轧过程传统轧制力模型不能准确反映实际轧制力的问题,提出了群智能优化算法优化机器学习的热连轧轧制力预测模型。以某热连轧生产线数据为基础,利用随机森林算法进行输入特征的重要性排序,选取重要度较大的参数作为BP神经网络的输入参数,并采用Pauta法则对原始轧制数据进行预处理,基于GA-BP模型建立了精度良好的轧制力预测模型,并采用改进的麻雀搜索算法对GA-BP模型进行了二次优化。将建立的改进SSA-GA-BP模型与传统轧制力模型、BP神经网络模型以及未二次优化的GA-BP模型进行对比。结果表明,改进的SSA-GA-BP模型较其他模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力。
关键词
改进SSA
重要性排序
GA-BP神经网络
二次优化
轧制力预测模型
Keywords
improved SSA
importance ranking
GA-BP neural network
secondary optimization
rolling force prediction model
分类号
TG335 [金属学及工艺—金属压力加工]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进SSA-GA-BP神经网络的热连轧轧制力预测
胡啸
薛霖
景洁
王晓军
李怡宏
姬亚锋
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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