基于灰色关联分析的神经网络轧制力预报模型的研究

被引：3

作者：

田建艳 ^{[1
,2
]}

张鹏飞 ^{[1
]}

刘思峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 太原理工大学

[2] 南京航空航天大学

来源：

应用力学学报 | 2009年 / 26卷 / 01期

关键词：

灰色关联分析; 神经网络; 轧制力预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

TG331 [轧制理论];

学科分类号：

080201 ; 080503 ;

摘要：

为了进一步提高采用神经网络对热轧机轧制力的预报精度及建模速度,在分析研究目前已有的各种轧制力预报模型的基础上提出:在采用神经网络进行轧制力预报时,必须首先根据对象合理确定神经网络的输入变量。本文采用灰色关联分析法,利用生产现场实际数据,对影响轧制力设定值计算的多种因素与轧制力进行了相关性分析,最终简化了神经网络的结构,提高了模型的在线应用能力。

引用

页码：164 / 167+219 +219

页数：5

共 8 条

[1] Development of a neural network model for a cold rolling process [J].