遗传算法和BP神经网络在铜板带轧制力预测中的应用  

Applications of GA and BPNN in Cold Rolling Force Prediction for Copper Strip

作　　者：瞿晓[1] 陈伟 

机构地区：[1]浙江科技学院自动化与电气工程学院,杭州310023 [2]浙江省科技咨询中心,杭州310012

出　　处：《科技通报》2011年第2期238-240,245,共4页Bulletin of Science and Technology

基　　金：浙江省科技厅重大专项(2007C111117);2008浙江省高等学校优秀青年教师资助计划项目

摘　　要：将BP神经网络结合遗传算法用于铜板带冷轧轧制力的预测,并与以Bland-Ford公式为基础的冷轧力预报及引入遗传算法前的网络预报结果进行对比分析,实验结果表明本文的方法具有较高的计算精度。This paper focus on the cold rolling force prediction for copper strip based on BPNN and genetic algorithm. Analysis and comparison with the precision based on Bland-Ford formula and BPNN without Genetic Algorithm,the resuits show that the new rolling force prediction had higher accuracy.

关 键 词：铜板带 轧制力 BP神经网络 遗传算法 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]