1700mm 熱連軋粗軋機寬度預報智能模型研究
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- 1700mm 熱連軋粗軋機寬度預報智能模型研究由于受到金屬本性、軋制條件、軋制設備等多方面因素的制約，帶材軋制過程是一個多變量、強耦合的
復雜過程，依靠傳統方法很難建立準確的數學模型[9,10]。相比之下，智能技術以其很好的魯棒性和自適應、
自學習的特性為它在預報領域的應用開辟了廣闊前景。因此，本文將智能技術中的基于神經網絡應用到寬度
預報模型中。
目前，神經網絡用于寬度預報，普遍采用的是靜態網絡，最具有代表性的是BP網絡，它所能實現的只
是一一對應的靜態非線性映射關系，不宜用來表示動態映射。而Elman網絡是一種動態遞歸網絡[11]，它在
BP網絡的基礎上，加入內部反饋信號，利用內部狀態反饋來描述系統的非線性動力學行為，從而提高了學
習速度，適合于動態系統的實時預報，因此本文將Elman網絡用于寬度預報，建立了基于Elman網絡的粗
軋機寬度預報智能模型。
2.1 Elman網絡結構
Elman網絡包括輸入層、隱層、輸出層和結構單元，其中輸入層、隱層和輸出層的連接方式與通常的多
層前饋網絡基本相同，而結構單元則用來記憶隱層單元前一時刻的輸出值，可以認為是提供一步時延的算子。
Elman網絡的拓撲結構如圖1所示。
圖1 E...
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