| 基于神经网络与线性回归的轧制力预报 |
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| 引用本文： | 付力业,李宏杰,黄庆学.基于神经网络与线性回归的轧制力预报[J].太原科技大学学报,2013,34(3). |
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| 作者姓名： | 付力业 李宏杰 黄庆学 |
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| 作者单位： | 太原科技大学,太原,030024 |
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| 基金项目： | 国家973重大基础研究计划，国家青年科学基金 |
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| 摘 要： | 通过将SIMS轧制力计算公式进行相应简约化处理,避免了模型软件在该公式计算时的重复迭代求解,缩短了计算时间,因此更适合在线软件计算.利用现场实际生产数据反向回归出变形抗力模型中的系数,提高了模型中系数的准确性.用神经网络对变形抗力与应力状态系数的乘积加以修正,进一步提高了轧制力预报的精度.预测结果与实测数据比较表明,轧制力预报误差基本在±5％以内,满足了轧制力预报的精度要求.
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| 关 键 词： | 轧制力模型 多元线性回归 神经网络 轧制力预报 |
Rolling Force Forecast Based on Neural Network and Linear Regression |
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| FU Li-ye
,
LI Hong-jie
,
HUANG Qing-xue.Rolling Force Forecast Based on Neural Network and Linear Regression[J].Journal of Taiyuan University of Science and Technology,2013,34(3). |
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| Authors: | FU Li-ye LI Hong-jie HUANG Qing-xue |
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