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基于RBF网络的金属应力状态系数模型

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:223 | 2009-12-30

王越建

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以4200 轧机轧制的大量实测数据为基础，利用Matlab 人工神经网络工具箱，建立了
轧制变形区的应力状态系数与轧前厚度、轧后厚度的RBF 神经网络预测模型。通过分析应力状态系数的影响因素，结合传统的数学模型，确立了网络的输入层参数，并对函数newrb()中宽度系数spread 的试验调整，确定了最佳的网络结构形式，提高了模型的预测精度,并与BP 和Elman 神经网络模型相比较，结果表明，RBF 神经网络能更好地适用于金属应力状态系数模型。
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