【摘 要】
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为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度，以攀钢热轧板厂实测数据为基础，采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报，通过模糊聚类分析方法进行数据分析，科学选取学
【机 构】
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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,攀枝花新钢钒股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50104004)
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为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度，以攀钢热轧板厂实测数据为基础，采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报，通过模糊聚类分析方法进行数据分析，科学选取学习样本，解决了由于样本多、学习速度慢的问题．实测数据运算表明，这种方法可避免神经网络陷入局部极小，带钢粗轧宽度的预报精度控制在6mm以内，并且训练速度也有很大程度的改善，神经网络结构也得到优化，具有很大的应用潜力．
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