基于粒子群优化的带钢凸度神经网络预测模型研究

论文摘要

在热轧板凸度预测模型中,传统BP神经网络预测模型存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,因此在传统预测模型的基础之上,用自适应变异粒子群算法优化BP神经网络模型的权值和阈值,将权值和阈值编码成粒子选出最优值,并将其用于预测带钢凸度。仿真结果表明,自适应变异粒子群优化的BP神经网络和传统的预测模型相比,预测效果有所改善。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱永波,张飞,张勇军,王增权

关键词: 带钢,凸度,自适应变异粒子群,神经网络,凸度预测

来源: 冶金自动化 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 北京科技大学工程技术研究院

基金: 创新方法工作专项资助(2016IM010300)

分类号: TP18;TG335

页码: 11-15+28

总页数: 6

文件大小: 1548K

下载量: 183

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