【摘 要】
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为了满足冷轧带钢厂对于带钢表面粗糙度预测与控制的需要,把遗传算法和神经网络结合起来形成GA-BP算法,利用遗传算法对神经网络的结构参数和性能参数进行优化,建立了一种新的
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,北京科技大学机械工程学院,
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为了满足冷轧带钢厂对于带钢表面粗糙度预测与控制的需要,把遗传算法和神经网络结合起来形成GA-BP算法,利用遗传算法对神经网络的结构参数和性能参数进行优化,建立了一种新的冷轧带钢表面粗糙度预测模型,并应用于宝钢2030冷连轧机带钢表面粗糙度预测,预测模型具有较高的学习精度和较好的泛化能力。
In order to meet the need of cold strip mill for strip surface roughness prediction and control, the genetic algorithm and neural network are combined to form GA-BP algorithm. The genetic algorithm is used to optimize the structural parameters and performance parameters of the neural network. A new prediction model for surface roughness of cold-rolled strip is applied to predict the strip surface roughness of Baosteel 2030 cold-rolling mill. The prediction model has high learning accuracy and good generalization ability.
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