杨景明
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孙晓娜
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车海军
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刘畅
钢铁
为提高冷连轧机轧制力的预报精度和预报速度，用蚁群算法和神经网络相结合的方法进行轧制力预报模型设计。根据轧制原理建立了BP神经网络冷连轧机轧制力预报模型，以网络权值和阈值为自变量，网络预报误差为目标函数，通过蚁群多代运算，找出预报误差全局最小值，再将相应的权值和阈值输入网络进行训练。应用某厂1450 mm冷连轧机的实测数据进行离线计算的结果表明，该方法能够防止BP网络陷入局部极小点，且收敛速度快，可作为轧制力预报的新方法在实际应用中加以推广。
关键词:
冷连轧机;轧制力预报;神经网络;蚁群算法
