平整机轧制力预报的遗传神经网络模型

摘要

为提高平整机轧制力的预报精度，满足轧制力预报的实时性要求，将遗传算法与BP神经网络相结合，建立了预报平整机轧制力的智能模型。以凌钢900mm 平整机现场实测数据作为训练样本，采用遗传优化算法对BP 网络的初始权值、阈值进行优化，有效地提高了学习速度、学习精度，增加了网络的强壮性。网络预测结果与实测数据相对误差基本在7％以内，单样本计算时间为毫秒级，完全可以满足在线需要，实现了平整机轧制力的高精度高速度预报。