热连轧轧制力贝叶斯神经网络预测与模型优化

采用贝叶斯神经网络预测精轧轧制力,从实测数据中抽取出700组数据作为样本集,其中610组数据作为训练样本,用于网络模型的训练,剩余的90组数据作为测试样本。选取C、Si、Cu、Mn含量,轧件出口厚度,入口厚度,轧件宽度,轧制时间,压下率以及轧制温度作为输入层神经元数,轧制力为输出层神经元。贝叶斯网络轧制力预测误差基本分布在[-200,200],比传统计算误差大为减小。采用乘法网络进行轧制力的预测模型优化,优化后预测误差为正态分布,误差基本分布在-4%~6%,误差为0的样本数能达到20%,误差在±2%之内的样本数能达到70%,预测精度比加法网络稍有改善,比传统网络预测精度大幅提高。

Prediction of rolling force and model optimization with Bayes neural network