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金属学及金属工艺
> RBF神经网络修正后的平整轧制力模型计算值与实测值对比
RBF神经网络修正后的平整轧制力模型计算值与实测值对比
图片来源：
段雪厚,王石刚,徐威,唐成龙.
基于径向基神经网络的薄板平整轧制力预报模型 ,
上海交通大学学报, 2011 (06).
>>查看本文图片摘要
图片关键词：
数学模型
模型
RBF神经网络
模型计算值
实测值
数学模型
所属学科：
金属学及金属工艺
图片上下文：
其余的389组作为测试样本.图3所示为仅采用式(1)中的平整轧制力数学模型而得到的平整轧制力计算值与其实测值的对比,图4所示为经RBF神经网络修正后的平整轧制力模型而得到的平整轧制力计算值与其实测值的对比. 通过对图3、4的比较可见,经RBF神经网络修正后的平整轧制力模型的轧制
....
力计算值比纯数学模型式(1)的更接近于实测值,具有更高的计算精度,图3 原平整轧制力数学模型式(1)的计算值与实测值对比Fig.3 Comparison of calculated and measured values forthe original mathematical model of temper rollingforce图4 RBF神经网络修正后的平整轧制力模型计算值与实测值对比Fig.4 Comparison of calculated and measured values forthe modified temper rolling force model by RBFneural networks其平整轧制力计算值的相对误差范围在±6%以内,计算精度比纯数学模型提高了近2倍多.4 结 语(1)提出的基于参数修正的薄板平整轧制力数学模型充分结合了薄板平整轧制的特点,引入的修正参数可采用统计的方法求得.因此,该数学模型是在理论法与统计法相结合的基础上建立的.(2)采用RBF神经网络对提出的薄板平整轧制力数学模型进行修正可以极大地提高其预报精度,对于新的修正模型
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