轧制力预报中的神经网络和数学模型

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摘要：采用ＢＰ神经网络方法预报连轧精轧机组轧制力，通过训练数据预处理，利用遗传算法优化网络结构和参数、按钢种划分训练样本等方法，提高了网络的预报精度，优于传统的数学模型方法，ＢＰ神经网络与数学模型相结合的综合误字率神经网络方法，进一步提高了轧制力的预报精度，预测结果与实测数据比较表明，相对误差基本在±７％以内，实现了精轧机组轧制力的高精度预报。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90188A/199903/3540200.html

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