基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與敏感性分析的帶鋼厚度預(yù)測(cè)

基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與敏感性分析的帶鋼厚度預(yù)測(cè)基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與敏感性分析的帶鋼厚度預(yù)測(cè)摘要:帶鋼厚度是在鋼鐵工業(yè)中非常重要的參數(shù)。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)帶鋼厚度對(duì)于生產(chǎn)控制和質(zhì)量管理至關(guān)重要。本論文提出了一種基于遺傳算法與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-BP）的方法來(lái)預(yù)測(cè)帶鋼厚度。GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了遺傳算法和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，增強(qiáng)了模型的優(yōu)化性能和魯棒性。此外，通過(guò)敏感性分析，我們還評(píng)估了輸入變量對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在帶鋼厚度預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。1.引言隨著鋼鐵工業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)帶鋼厚度的精確預(yù)測(cè)需求越來(lái)越高。在生產(chǎn)過(guò)程中準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)帶鋼厚度可以幫助企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃和控制以及質(zhì)量管理。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)回歸方法可以用于帶鋼厚度預(yù)測(cè)，但由于相關(guān)變量之間的復(fù)雜關(guān)系和非線性特征，精確度較低。因此，需要使用更復(fù)雜和準(zhǔn)確的模型來(lái)預(yù)測(cè)帶鋼厚度。2.研究方法2.1GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)合了遺傳算法和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)遺傳算法來(lái)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和閾值進(jìn)行優(yōu)化，可以有效地提高模型的預(yù)測(cè)精度。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的非線性映射關(guān)系。通過(guò)結(jié)合這兩種方法，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)帶鋼厚度。2.2數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理為了訓(xùn)練和評(píng)估GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我們需要收集帶鋼厚度的相關(guān)數(shù)據(jù)。收集到的數(shù)據(jù)會(huì)包含多個(gè)輸入變量和一個(gè)輸出變量（帶鋼厚度）。在收集數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。3.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析通過(guò)使用Python編程語(yǔ)言和相關(guān)的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，我們實(shí)現(xiàn)了GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)收集到的帶鋼厚度數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的模型在帶鋼厚度預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。模型的平均預(yù)測(cè)誤差較低，并且在不同的測(cè)試數(shù)據(jù)集上都表現(xiàn)出較好的泛化能力。4.敏感性分析為了進(jìn)一步評(píng)估模型的可靠性和穩(wěn)定性，我們進(jìn)行了敏感性分析。敏感性分析可以幫助我們了解輸入變量對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響程度。通過(guò)對(duì)不同輸入變量的變化進(jìn)行模擬，我們可以評(píng)估其對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，某些輸入變量對(duì)帶鋼厚度預(yù)測(cè)的影響較大，而其他輸入變量的影響較小。5.結(jié)論本論文提出了一種基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與敏感性分析的帶鋼厚度預(yù)測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)帶鋼厚度，并且對(duì)于不同的測(cè)試數(shù)據(jù)集具有較好的泛化性能。通過(guò)敏感性分析，我們還評(píng)估了輸入變量對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響。該方法可以為帶鋼厚度預(yù)測(cè)和質(zhì)量管理提供較為準(zhǔn)確和穩(wěn)定的預(yù)測(cè)結(jié)果。參考文獻(xiàn)：[1]Gurel,M.S.(2016).Predictionofstripthicknessinhotstriprollingusingartificialneuralnetworksandmultipleregressionanalysis.JournaloftheFacultyofEngineeringandArchitectureofGaziUniversity,31(1),345-353.[2]Krishna,P.M.,Reddy,T.P.,&Babu,M.R.(2017).TotalQualityManagementApplicationinSteelManufacturingIndustries:ALiteratureReview.InternationalJournalofEngineeringResearchandApplications,7(3),12-15.[3]Rai,S.,Singh,S.P.,&Kumar,A.(2018).Multi-ObjectiveOptimizationofProcessParametersinHotStripRollingUsingN