BP神经网络和弹跳方程在铝热连轧厚度预报中的综合应用

摘要：

采用BP神经网络方法建立了铝热连轧精轧机组出口厚度预测模型,采用试错法解决了中间隐层最佳隐层单元数的问题,采用回归法确定了轧机的相关弹性系数,建立了轧机的弹跳方程数学模型.通过比较有、无传统弹跳方程数学模型输入的神经网络厚度预测模型,确定了弹跳方程对神经网络在热连轧厚度预报应用中的重要性,提出了BP神经网络与数学模型相结合的综合网络方法.相比全部使用整体神经网络,中间隐层最佳隐层单元数减小,网络结构得以简化,网络负担减小,网络的泛化能力也得到加强,同时也进一步提高了预报精度.预测结果与实测数据对比表明,相对误差在1%以内,实现了高精度预报,为铝热连轧出口厚度预报提供了一条准确高效的新途径.

关键词：铝加工、神经网络、热连轧、弹跳方程、厚度预报

分类号：TM334.9;TG333.7+1(电机)

资助基金：国家自然科学基金50429401

在线出版日期：2007-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5-9