[发明专利]一种基于BP神经网络的差厚板轧制力的预测方法在审
| 申请号： | 202010073923.5 | 申请日： | 2020-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN111291513A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 章顺虎;邓磊;姜兴睿 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06F30/17;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 苏州见山知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32421 | 代理人： | 袁丽花 |
| 地址： | 215000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于BP神经网络的差厚板轧制力的预测方法。该预测方法包括采用有限元软件进行模拟，获得不同工艺参数条件下的轧制力数据；将上述所获得的轧制力数据分成两组，分别作为BP神经网络的训练集和测试集，并以逐步增长法确定出最佳的BP神经网络模型；根据上述的BP神经网络模型，预测差厚板的轧制力，并使其预报误差在10％以内。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 厚板 轧制 预测 方法 | ||
【主权项】：
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