遗传小波神经网络在冷轧轧制力预报中的应用

"基于遗传小波神经网络的冷轧轧制力预报研究" 本文主要探讨了在冷轧工艺中利用遗传小波神经网络预测轧制力的方法。冷轧是金属加工的重要步骤，轧制力的精确预报对于优化生产过程、减少能耗以及提高产品质量至关重要。传统的预测方法可能无法有效地处理高维输入数据，而小波神经网络结合遗传算法则能解决这一问题。 小波神经网络（WNN）是一种结合了小波分析和神经网络优势的模型。小波函数具有良好的局部化特性和多分辨率分析能力，能够对非线性问题进行有效建模。神经网络则具备自我学习和适应性，能够通过训练调整权重以达到最佳性能。在本文中，作者提出的小波神经网络结构类似多层感知器，但其隐藏层神经元的激活函数采用小波基函数，增强了网络对复杂非线性关系的表达能力。 为提高小波神经网络的学习精度和收敛速度，作者进一步引入了遗传算法。遗传算法是一种全局搜索优化技术，它模拟生物进化过程中的“适者生存”原则，通过选择、交叉和变异等操作来优化网络的权重和阈值。将遗传算法与小波神经网络结合，形成遗传小波神经网络，能够在训练过程中更好地探索权重空间，从而找到更优解。 在实际应用中，将提出的遗传小波神经网络应用于冷轧轧制力的预报。通过对数据进行仿真，结果显示该方法的预测精度显著提高。这表明遗传小波神经网络在处理高维输入的复杂问题时具有明显优势，尤其在冷轧工艺这样的工程应用中，可以提供更加准确的轧制力预测，有助于提升生产效率和降低生产成本。 关键词：小波神经网络，混合遗传算法，轧制力预报，金属加工，非线性建模，优化预测 中图分类号：TP183 文献标识码：A 这项研究不仅展示了遗传小波神经网络在解决实际工程问题上的潜力，也为其他领域的非线性问题预测提供了新的思路。通过不断优化此类模型，未来可能在更多领域实现更精确的预测和控制。