10.3321/j.issn:0449-749x.2007.08.011
应用RBF神经网络预测冷连轧机轧制力
针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力预测精度,使用一种RBF算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力,把预测值用于传统数学模型中计算轧制力;并在此基础上,组合使用机架相关网络(RBF类型)、速度相关网络(RBF类型)修正轧制力计算值.应用结果表明,此方法满足生产的需要,预报最终误差范围为±6.5%.
RBF算法、人工神经网络、轧制力预测、冷连轧机
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TG335.12(金属压力加工)
国家重大技术装备创新研制项目ZZ-02-13B
2007-10-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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