论文摘要
冷轧轧制力预报结果直接影响板(带)材轧制精度和产品质量。冷轧工艺复杂,参数耦合性强,模型不易建立且与实际偏差较大,针对这些问题,提出一种改进在线序列极限学习机。在初始训练阶段使用量子粒子群算法优化权值和阈值;在线训练阶段根据当前训练数据中隐含层对网络输出的贡献度调节网络的拓扑结构,实现了结构和参数的自组织,并结合极限学习机变形抗力子模型在线预报轧制力。实验结果表明,该自组织在线序列极限学习机在训练速度和精度方面较之人工蜂群优化的反向传播神经网络和基于增强型增量极限学习机有较大的提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 魏立新,张宇,孙浩,魏新宇
关键词: 计量学,轧制力预报,在线序列极限学习机,在线结构自组织,变形抗力
来源: 计量学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
基金: 河北省自然科学基金(F2016203249)
分类号: TG335
页码: 111-116
总页数: 6
文件大小: 957K
下载量: 141
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标签：计量学论文; 轧制力预报论文; 在线序列极限学习机论文; 在线结构自组织论文; 变形抗力论文;