GA-BP 算法下的管材滚切预测模型

摘要

为了满足管材滚切高质量的要求，本文利用遗传算法优化 BP 神经网络模型，实现对管材切口质量的预测。通过数值模拟得到管材滚切预测网络模型的输入输出样本数据，以此数据在 GA-BP 神经网络模型上进行仿真最终得到管材滚切预测的GA-BP 网络模型。通过一系列的实践应用，得知 GA-BP 算法模型具备良好的预测精度及其稳定性。以建立的管材滚切预测的GA-BP 网络模型，在 MATLAB 的 GUI 环境中建立了管材滚切过程中所需的工艺参数直接从界面输入，通过所建模型的预测，输出结果直接从界面上读取，实现了管材滚切预测模式的人机交互。