计量学报
計量學報
계량학보
ACTA METROLOGICA SINICA
2014年
2期
157-160
,共4页
赵志伟%杨景明%车海军%呼子宇%王茜
趙誌偉%楊景明%車海軍%呼子宇%王茜
조지위%양경명%차해군%호자우%왕천
计量学%轧制力%神经网络%人工蜂群算法
計量學%軋製力%神經網絡%人工蜂群算法
계량학%알제력%신경망락%인공봉군산법
Metrology%Rolling force%Neural network%Artificial bee colony algorithm
在分析传统的轧制力数学模型的不足之后,提出了一种基于人工蜂群算法与反向传播神经网络相结合的铝热连轧轧制力预测方法,使用人工蜂群算法优化反向传播神经网络的初始权值和阈值.以现场采集的精轧机组数据作为训练和测试样本,并与Sims数学模型和反向传播神经网络的预测结果进行比较,实验结果表明所提方法的轧制力预测精度和误差明显优于传统算法.
在分析傳統的軋製力數學模型的不足之後,提齣瞭一種基于人工蜂群算法與反嚮傳播神經網絡相結閤的鋁熱連軋軋製力預測方法,使用人工蜂群算法優化反嚮傳播神經網絡的初始權值和閾值.以現場採集的精軋機組數據作為訓練和測試樣本,併與Sims數學模型和反嚮傳播神經網絡的預測結果進行比較,實驗結果錶明所提方法的軋製力預測精度和誤差明顯優于傳統算法.
재분석전통적알제력수학모형적불족지후,제출료일충기우인공봉군산법여반향전파신경망락상결합적려열련알알제력예측방법,사용인공봉군산법우화반향전파신경망락적초시권치화역치.이현장채집적정알궤조수거작위훈련화측시양본,병여Sims수학모형화반향전파신경망락적예측결과진행비교,실험결과표명소제방법적알제력예측정도화오차명현우우전통산법.
