基于模糊聚类的PSO-神经网络预测热连轧粗轧宽度
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2007年第9期
论文作者：丁敬国 焦景民 昝培 刘相华
文章页码：1282 - 2576
关键词：粒子群算法;神经网络;模糊聚类;粗轧;宽度预报;
摘 要：为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运算表明,这种方法可避免神经网络陷入局部极小,带钢粗轧宽度的预报精度控制在6 mm以内,并且训练速度也有很大程度的改善,神经网络结构也得到优化,具有很大的应用潜力.
丁敬国，焦景民，昝培，刘相华
摘 要：为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运算表明,这种方法可避免神经网络陷入局部极小,带钢粗轧宽度的预报精度控制在6 mm以内,并且训练速度也有很大程度的改善,神经网络结构也得到优化,具有很大的应用潜力.
关键词：粒子群算法;神经网络;模糊聚类;粗轧;宽度预报;
