[发明专利]一种基于粒子群优化极限学习机的带钢出口厚度预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于预测带钢出口厚度的方法，尤其是一种基于粒子群优化极限学习机的带钢出口厚度预测方法。

背景技术

带钢厚度在轧制过程中占据着重要的地位，出口厚度的精度已经成为衡量带钢成品质量的重要指标，并且受到了国内外冶金工业的广泛关注。但是在实际的轧制过程中，带钢出口厚度有众多的影响因素，并且每个因素根据张力控制方法对带钢厚度产生不同的影响。目前，对带钢厚度控制预测普遍采用自动厚度控制(AGC)方法，但是这种方法的控制精度完全取决于控制模型的精度，所以使得厚度的精度预测受到了限制。近年来，神经网络被普遍应用于轧钢的预测中，但是由于其存在收敛速度慢，容易陷入局部最优和泛化性能低等缺点，使得神经网络在预测方面受到了限制。

为了避免上述问题，极限学习机作为一种新型的单隐层前馈神经网络，并以其快速的学习速度，较好的泛化性能和较少的调节参数得到了广泛应用。但是由于其输入权值和隐含层偏置值是随机选取的，所以导致极限学习机比传统的基于梯度的学习算法需要更多的隐含层节点，并且也容易导致系统的病态，为了解决这种问题许多国内外的学者对极限学习机进行了进一步的研究。

发明内容

针对极限学习机的输入权值和隐含层偏置值的随机选取会对输出权值的计算产生影响，并且使极限学习机比传统的基于参数调整的学习算法需要更多的隐含层节点，引起系统的病态导致泛化性能降低，本发明采用粒子群优化极限学习机，并应用于带钢出口厚度的预测中，提出了一种基于粒子群优化极限学习机的带钢出口厚度预测方法(PSO-ELMPA)，以此来降低预测误差，提高预测精度和鲁棒性。

本发明是通过下述技术方案实现的：

一种基于粒子群优化极限学习机的带钢出口厚度预测方法，其特征在于，步骤如下：

1)分析采集的带钢数据信号：采集对带钢出口厚度有影响的轧制力，轧制速度，电机电流，入口和出口温度，辊缝，前馈调节量，压力调节量各参数信号，运用数据处理软件对上述各参数信号进行分析，并将分析后的数据导入到excel表中，等待筛选；将带钢的出口厚度和与上述各参数的走势用图形表示，分析各参数与带钢出口厚度的正负相关性，与带钢出口厚度具有较大负相关的轧制力，轧制速度，电机电流，以及具有较大正相关的辊缝这4个参数被选中，在带钢出口厚度的预测中作为输入变量输入到极限学习机中；

2)采用粒子群算法对极限学习机中的参数输入权值和隐含层偏置值进行优化，运用广义逆的方法分析决定输出权值，得到极限学习机中具有最小范数值的输出权值矩阵，得到最优的极限学习机参数；

3)根据步骤2)中优化得到的极限学习机建立模型：首先建立三层的改进极限学习机的网络模型，其输入层有4个节点表示输入参数，输出层有一个节点表示对带钢出口厚度的预测结果，隐含层节点数是20个，向极限学习机输入经由步骤2)计算得到的其各层节点之间的最优权值；

4)将步骤1)选定的4个参数输入改进的极限学习机中，完成对带钢的出口厚度的预测。

所述的步骤2)采用粒子群算法对极限学习机中的参数进行优化的过程如下：

(1)初始化粒子群算法：设定种群大小为50，最大迭代次数Maxiter为300，最大惯性权值ω_max和最小惯性权值ω_min分别设定为1.2和0.4，两个学习因子c₁和c₂设定为2，限定粒子的最大速度v_min和最小速度v_max分别设定为-1和1，最大位置x_max和最小位置x_max分别设置为-1和1；