基于遗传神经网络的冷连轧机轧制压力模型

被引：7

作者：

张大志

程秉祥

李谋渭

孙一康

管克智

机构：

[1] 北京科技大学高效轧制国家工程研究中心!北京,北京科技大学信息工程学院!北京,北京科技大学机械工程学院!北京,北京科技大学信息工程学院!北京,北京科技大学机械工程学院!北京

来源：

北京科技大学学报 | 2000年 / 04期

关键词：

遗传算法; BP算法; 神经网络; 轧制压力模型;

D O I：

10.13374/j.issn1001-053x.2000.04.058

中图分类号：

TG33 [轧制];

学科分类号：

080201 ; 080503 ;

摘要：

对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析，指出了其存在的缺陷．把遗传算法（GeneticAlgorithms，简称GA）和神经网络有机结合，设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络，建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型．通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知，遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型．

引用

页码：384 / 388

页数：5