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修正遗传神经网络预测中厚板轧机轧制力
被引量：
6
1
作者
付天亮
王昭东
+1 位作者
王国栋
吴尚超
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期1438-1442,共5页
在实际生产过程中,传统轧制力数学模型存在较大误差,影响计算精度.提出将BP网络与修正遗传算法相结合,利用BP网络的指导性搜索思想和遗传算法的全局搜索能力预测中厚板轧机轧制力,并建立预测模型.同时,根据模型编制相应的程序及界面.以...
在实际生产过程中,传统轧制力数学模型存在较大误差,影响计算精度.提出将BP网络与修正遗传算法相结合,利用BP网络的指导性搜索思想和遗传算法的全局搜索能力预测中厚板轧机轧制力,并建立预测模型.同时,根据模型编制相应的程序及界面.以邯钢中板厂、普阳中板厂现场数据为基础,通过数据优选,选择较优数据进行离线轧制力预测,预测精度优于传统的数学模型,预报精度的相对误差可以控制在4%以内,能够满足生产需要.
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关键词
人工神经元网络
BP算法
遗传算法
轧制力预测
数学模型
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职称材料
题名
修正遗传神经网络预测中厚板轧机轧制力
被引量：
6
1
作者
付天亮
王昭东
王国栋
吴尚超
机构
东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
邯郸钢铁股份有限责任公司中板厂
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期1438-1442,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50604006)
文摘
在实际生产过程中,传统轧制力数学模型存在较大误差,影响计算精度.提出将BP网络与修正遗传算法相结合,利用BP网络的指导性搜索思想和遗传算法的全局搜索能力预测中厚板轧机轧制力,并建立预测模型.同时,根据模型编制相应的程序及界面.以邯钢中板厂、普阳中板厂现场数据为基础,通过数据优选,选择较优数据进行离线轧制力预测,预测精度优于传统的数学模型,预报精度的相对误差可以控制在4%以内,能够满足生产需要.
关键词
人工神经元网络
BP算法
遗传算法
轧制力预测
数学模型
Keywords
ANN （artificial neural network）
BP algorithm
GA （genetic algorithm）
rolling force prediction
mathematic model
分类号
TG335.5 [金属学及工艺—金属压力加工]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
修正遗传神经网络预测中厚板轧机轧制力
付天亮
王昭东
王国栋
吴尚超
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
6
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参考文献
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