钢铁研究学报
鋼鐵研究學報
강철연구학보
JOURNAL OF IRON AND STEEL RESEARCH
2006年
6期
59-62
,共4页
自适应%人工神经元网络%BP算法%轧制力预报
自適應%人工神經元網絡%BP算法%軋製力預報
자괄응%인공신경원망락%BP산법%알제력예보
在中厚板生产过程中,用传统轧制力模型预报中厚板轧机轧制力时存在着较大的误差.为了提高中厚板轧机轧制力的预报精度,采用轧制力模型自适应与人工神经元网络相结合的方法进行中厚板轧制力的在线预报.应用结果表明,采用本方法预报轧制力时精度优于传统的数学模型,相对误差可以控制在±3%以内.
在中厚闆生產過程中,用傳統軋製力模型預報中厚闆軋機軋製力時存在著較大的誤差.為瞭提高中厚闆軋機軋製力的預報精度,採用軋製力模型自適應與人工神經元網絡相結閤的方法進行中厚闆軋製力的在線預報.應用結果錶明,採用本方法預報軋製力時精度優于傳統的數學模型,相對誤差可以控製在±3%以內.
재중후판생산과정중,용전통알제력모형예보중후판알궤알제력시존재착교대적오차.위료제고중후판알궤알제력적예보정도,채용알제력모형자괄응여인공신경원망락상결합적방법진행중후판알제력적재선예보.응용결과표명,채용본방법예보알제력시정도우우전통적수학모형,상대오차가이공제재±3%이내.
