自调整动态神经网络模型及其在带材板形预测中的应用
来源期刊：钢铁研究学报2006年第12期
论文作者：单修迎 贾春玉 牛召平
关键词：自调整; 动态神经网络; 板形预测;
摘 要：建立了一个自调整动态神经网络预测模型,它在BP网络模型基础上,对网络的自身结构及学习规则进行了动态优化.网络能自组织和自学习自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而使结构达到最优.在此基础上,建立了板形神经网络预测模型,经某带钢厂四辊冷轧实测数据仿真验证表明,该模型具有很高的预测精度.
单修迎1，贾春玉1，牛召平1
(1.燕山大学机械工程学院,河北,秦皇岛,066004)
摘要:建立了一个自调整动态神经网络预测模型,它在BP网络模型基础上,对网络的自身结构及学习规则进行了动态优化.网络能自组织和自学习自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而使结构达到最优.在此基础上,建立了板形神经网络预测模型,经某带钢厂四辊冷轧实测数据仿真验证表明,该模型具有很高的预测精度.
关键词:自调整; 动态神经网络; 板形预测;
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