孟令启
,
孟梦
钢铁研究学报
轧制过程中,针对4200轧机在轧件宽展变化自动预测和控制,分析了轧制过程中宽展变化的影响因素.在神经网络技术和现场实测数据的基础上,利用Matlab人工神经网络工具箱,应用GRNN广义回归神经网络建立宽展变化预测模型来提高轧制宽展变化预测的精度.结果表明,该方法建立的模型可以实现对宽展变化的预测,其预测精度有较大提高.
关键词:
中厚板轧机
,
宽展
,
GRNN神经网络
孟令启
,
雷明杰
,
王建勋
,
吴浩亮
钢铁研究学报
针对中厚板轧机控制模型中的轧制温度精度的提高问题,以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了中厚板轧制温度的GRNN神经网络预测模型.通过分析影响钢板温度变化的各种因素,调整神经网络的光滑因子,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与传统的BP神经网络模型相比较.结果表明,GRNN网络具有更高的精度和更好的泛化能力.该神经网络模型可应用于中厚板轧制温度的预测,也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考.
关键词:
中厚板轧制
,
轧制温度
,
GRNN神经网络
