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根據(jù)熱軋產(chǎn)品加工流程的多階段特點，建立了高維多輸入層遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)械性能預(yù)報模型。該模型根據(jù)工藝流程發(fā)生順序在前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些隱含層上增添了輸入節(jié)點，能夠更好地模擬熱連軋生產(chǎn)過程。同時，為避免標(biāo)準(zhǔn)BP（Back propagation）算法陷入局部極值點，采用了遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閩值進(jìn)行全局預(yù)處理，再利用標(biāo)準(zhǔn)BP算法進(jìn)行訓(xùn)練，使兩者優(yōu)缺點相互補(bǔ)償，從而得到全局最優(yōu)解。最后，利用某鋼鐵企業(yè)的熱軋產(chǎn)品實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行測試，預(yù)測結(jié)果滿足偏差要求，且與經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較，具有更高的精度和穩(wěn)定性。
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