基于BP神经网络的带钢冷轧摩擦模型
来源期刊：轧钢2003年第6期
论文作者：赵启林 王国栋 刘相华
关键词：摩擦模型; 设定计算; 冷轧带钢; BP神经网络;
摘 要：建立了BP神经网络摩擦模型,并用遗传算法优化了BP网络的结构参数和初始值.模拟计算结果表明,BP网络摩擦模型的精度比原回归摩擦模型的精度有显著提高,可以使轧制力预测的平均RMS误差由3.98%降低到2.23%,轧制功率预测的平均RMS误差由4.57%降低到3.23%.
赵启林1，王国栋1，刘相华1
(1.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004)
摘要:建立了BP神经网络摩擦模型,并用遗传算法优化了BP网络的结构参数和初始值.模拟计算结果表明,BP网络摩擦模型的精度比原回归摩擦模型的精度有显著提高,可以使轧制力预测的平均RMS误差由3.98%降低到2.23%,轧制功率预测的平均RMS误差由4.57%降低到3.23%.
关键词:摩擦模型; 设定计算; 冷轧带钢; BP神经网络;
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