轧制力预报

作品数：53被引量：263H指数：11
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相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
相关作者：杨景明刘相华车海军魏立新孙浩更多>>
相关机构：燕山大学东北师范大学北京科技大学东北大学更多>>
相关期刊：《计量学报》《山西冶金》《中国有色金属学报》《钢铁研究学报》更多>>
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极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用被引量：17
《钢铁研究学报》2020年第5期393-399,共7页冀秀梅 王龙 高克伟 刘玠 
轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力,精度较低。为提高轧制力预报精度,首先基于大量历史生产数据,通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析,选出权重较大的...
关键词：极限学习机 综合神经网络 轧制力预报 数学模型 主成分分析 
贝叶斯框架下的LS-SVM在热连轧机轧制力预报中的应用被引量：7
《钢铁研究学报》2011年第6期5-8,53,共5页刘俊 杨荃 何安瑞 解华华 
国家高技术研究发展计划项目(2009AA04Z163)
利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机模型参数并建立贝叶斯最小二乘支持向量机非线性预测模型。在推断第1层确定模型最优参数,第2层确定正则化参数,第3层确定核参数。将该模型用于某1800热连轧轧制力的预测,在预测精度和速度上都...
关键词：最小二乘支持向量机 贝叶斯推断 轧制力预报 热连轧 
基于贝叶斯方法的神经网络应用于冷轧轧制力预报被引量：6
《钢铁研究学报》2008年第10期59-62,共4页梁勋国 贾涛 矫志杰 王国栋 刘相华 
国家自然科学基金资助项目(50504007)
采用了一种基于贝叶斯方法的前向神经网络训练算法以提高网络的泛化能力,并在网络的目标函数中引入了表示网络结构复杂性的惩罚项,避免了网络的过拟合。采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,并使用Gauss-Newton的数值方法来近似求解Hes...
关键词：贝叶斯方法 神经网络 冷轧 
变异PSO算法协同神经元网络在轧制力预报中的应用被引量：5
《钢铁研究学报》2007年第12期56-59,共4页丁敬国 胡贤磊 焦景民 佘广夫 刘相华 
国家自然科学基金资助项目(50104004)
为了避免BP神经元网络易陷入局部极值和基本粒子群(PSO)-神经元网络早熟收敛问题,采用一种自适应变异的粒子群优化算法训练神经元网络,根据轧制力的实测值和神经元网络的预报值确定粒子群算法的适应度函数,按照权重梯度方向进行变异操作...
关键词：粒子群算法 神经元网络 BP算法 
结合模型自适应的神经元网络在中厚板轧机轧制力预报中的运用被引量：4
《钢铁研究学报》2006年第6期59-62,共4页邱红雷 田勇 赵忠 
国家自然科学基金资助项目(50104004)
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...
关键词：自适应 人工神经元网络 BP算法 轧制力预报 
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