轧制力预报问题中动态网络模型的实现
来源期刊：钢铁2006年第12期
论文作者：李国友 董敏 刘才
关键词：轧制力; 预测; 神经网络; 动态设计;
摘 要：为提高轧制过程轧制力预报精度,建立了将轧制接触面积由几何关系确定,将影响因素复杂的轧制单位压力通过RBF神经网络预测模型.为适应工况的改变,提出了一种在线动态调整算法,利用新的测试数据对网络进行重新训练,使模型能够调整结构及网络参数,从而使最终设计的网络具有最佳结构.试验研究证明,所设计模型具有良好的适应能力,提高了轧制力的预报精度.
李国友1，董敏2，刘才2
(1.燕山大学电气工程学院,河北,秦皇岛,066004;
2.燕山大学机械工程学院,河北,秦皇岛,066004)
摘要:为提高轧制过程轧制力预报精度,建立了将轧制接触面积由几何关系确定,将影响因素复杂的轧制单位压力通过RBF神经网络预测模型.为适应工况的改变,提出了一种在线动态调整算法,利用新的测试数据对网络进行重新训练,使模型能够调整结构及网络参数,从而使最终设计的网络具有最佳结构.试验研究证明,所设计模型具有良好的适应能力,提高了轧制力的预报精度.
关键词:轧制力; 预测; 神经网络; 动态设计;
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