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用神经网络方法确定冷轧厚度预测模型灵敏度系数
用神经网络方法确定冷轧厚度预测模型灵敏度系数
来源 :钢铁研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nixijiunianzhi
【摘 要】
:
利用神经网络方法确定灵敏度系数,建立了冷轧厚度预测模型。该模型能很好地克服外界干扰或参数扰动,是一种能确定厚度控制参数的算法,通过一个单机架上的应用实例表明该方案具有
【作 者】
:
王春刚
方一鸣
范之远
高文达
【机 构】
:
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
【出 处】
:
钢铁研究
【发表日期】
:
2009年2期
【关键词】
:
BP神经网络
灵敏度系数
厚度预测模型
相关系数
BP neural networks
sensitivity factor
thickness predi
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利用神经网络方法确定灵敏度系数,建立了冷轧厚度预测模型。该模型能很好地克服外界干扰或参数扰动,是一种能确定厚度控制参数的算法,通过一个单机架上的应用实例表明该方案具有好的应用前途。
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