基于结构自组织ELM的铝热连轧轧制力预测

作     者：刘悦 崔丹丹 Liu Yue;Cui Dandan

作者机构：开封大学信息工程学院河南开封475000 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61702185) 河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目资助(2017GGJS270) 河南省高等学校重点科研项目计划(19B520014) 

出 版 物：《湖南科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hunan University of Science And Technology：Natural Science Edition)

年 卷 期：2020年第35卷第1期

页      码：77-82页

摘      要：轧制力在铝热连轧中起着重要作用,针对热轧过程中的非线性、参数强耦合性等因素使得其难以建模的问题.本文提出一种具有拓扑结构自组织的极限学习机(Topology Self-Organizing Extreme learning machine,TSO-ELM)算法,解决了ELM的结构设计问题,实现了结构和参数的自组织.根据现场数据,使用TSO-ELM算法进行铝热连轧轧制力预测,结果表明该算法与人工蜂群算法优化反向传播神经网络(Artificial bee colony algorithm optimized Back-propagation neural network,ABC-BP)和增强型增量极限学习机(Enhanced random search based incremental extreme learning machine,EI-ELM)算法对比,其训练速度和精度都得到了一定的提高.

主 题 词：轧制力预测 极限学习机 结构自组织 自适应算法 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.13582/j.cnki.1672-9102.2020.01.011

馆 藏 号：203898130...