首页   冶金自动化杂志   新闻中心   自动化信息网   冶金计量协会   杂志广告   厂商信息   自动化论坛   计控自动化对标
期刊介绍
期刊荣誉
编委会
征稿启事
作者须知
文章模板
在线杂志
当前位置:冶金自动化杂志 ->  在线杂志
期刊年份   期号   关键字   
基于粒子群优化的带钢凸度神经网络预测模型研究
文章作者:朱永波等
出处: 冶金自动化2019年第2期
作者单位: 北京科技大学工程技术研究院
参考文献:
关键词:带钢;凸度;自适应变异粒子群;BP神经网络;凸度预测
摘要:在热轧板凸度预测模型中,传统BP神经网络预测模型存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,因此在传统预测模型的基础之上,用自适应变异粒子群算法优化BP神经网络模型的权值和阈值,将权值和阈值编码成粒子选出最优值,并将其用于预测带钢凸度。仿真结果表明,自适应变异粒子群优化的BP神经网络和传统的预测模型相比,预测效果有所改善。
正文:正文下载
版权所有 © 2006 《冶金自动化》编辑部 新鸿儒承制
地址:北京海淀区学院南路76号南院 电话:010-62181013 传真:010-62181013 E-mail:mia@yjzdh.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:010-62662699,E-mail:support@magtech.com.cn
冶金自动化研究设计院《冶金自动化》杂志社 京ICP备09114784号