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人工神经网络在中厚板轧机轧制力预报中的应用 被引量:6

Application of Neural Networks to Predict Rolling Force of Plate Rolling Mill
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摘要 在实际生产过程中 ,传统轧制力模型在计算中板轧机轧制力时存在着较大的误差 ,为了提高中厚板轧机轧制力的预报精度 ,提出了一种将人工神经元网络用于轧制力预报数学模型中 ,进行轧制力预设定。离线仿真表明 ,采用本文所述的方法 ,预报精度要优于传统的数学模型 ,预报精度的相对误差可以控制在± 4 In the process of real production, traditional models have much limitation to calculate the rolling force. In order to improve the prediction precision of the rolling force, a new method using artificial neural networks in prediction models of rolling force is put forward. Off line simulation indicates that the predicted results are more accurate than the one estimated with traditional models. The relative error is within ±4%.
机构地区 东北大学
出处 《材料与冶金学报》 CAS 2002年第2期150-153,共4页 Journal of Materials and Metallurgy
基金 国家自然科学基金资助项目 (No .5 0 10 40 0 4)
关键词 人工神经网络 中厚板轧机 BP算法 轧制力预报 artificial neural networks BP algorithm prediction of rolling force
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献1

  • 1焦李成,神经网络计算,1995年,35页

共引文献54

同被引文献38

引证文献6

二级引证文献42

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