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作者：陈侠;赵玮玮;李峰;
单位：四川科技职业学院互联网+学院;成都智涵易兴网络信息科技有限公司;电子科技大学机械与电气工程学院;
摘要：为了提高热轧带钢的轧制力预报精度，建立了多参数ELM神经网络预报模型，进行仿真测试，并对基准变形抗力进行预报。根据特钢的实际工艺条件，通过ELM神经网络方法对比轧制力的预报结果。研究结果表明：本实验所有模型都达到了±20%以内的相对偏差；采用ELM综合神经网络模型进行预报时，可以使97%比例的样本获得不超过±10%的相对偏差。结合特钢厚板分厂生产数据可知，以这里模型进行轧制时达到了稳定的状态，轧制力和头部尺寸都获得了更高控制精度，经统计得到新模型预报精度相对误差不超过±10%的部分比例达到93.6%，相对传统模型77.5%的比例发生了显著提升。
关键词：极限学习机;;神经网络;;轧制力预报;;数学模型
基金资助：四川省教育科研课题项目（SCCG20A041）
