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申请/专利权人：咸阳职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于PSO小波神经网络的热连轧板材质量预测方法，涉及热连轧板材质量预测技术领域，包括以下步骤，数据收集与处理，此基于PSO小波神经网络的热连轧板材质量预测方法，通过分析热连轧产品的生产过程，获得了与其生产过程相关的数据和控制变量，对样本数据进行收集和预处理，确定网络结构；在研究小波神经网络和粒子群优化小波神经网络的基础上，构建了新的粒子群小波神经网络，并通过实验数据对三者进行了对比分析，验证了新的粒子群优化小波神经网络收敛速度快、预测精度高的特点，与粒子群优化神经网络比较，收敛时间缩短了28分20秒，预测结果显示测试命中率提高了9.8％，将其运用于实际生产中，可以降低成本，提升企业竞争力。
主权项：1.一种基于PSO小波神经网络的热连轧板材质量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：数据收集与处理，建立热轧数据集市，整合和管理从炼钢、初轧到热轧过程中的各个环节的数据；S2：数据样本预处理，数据采样运用采样技术，从数据集市中补充或者从目标数据集中抽取有意义的数据，数据整理即对数据进行清洗，直接删除数据集中那些重复、缺损、离群值和矛盾数据，使用数据降维寻找合适的变量或变量组；S3：建立预测模型，引入新PSO小波神经网络建立预测模型，误差先用小波神经网络进行计算，然后再将粒子群算法PSO与基于梯度下降的误差反传算法结合来修正小波神经网络的各种参数，网络能以最快的速度达到极小值，且能跳出局部极小值点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 咸阳职业技术学院 一种基于PSO小波神经网络的热连轧板材质量预测方法
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