基于GA-BP神经网络与敏感性分析的带钢厚度预测

基于GA-BP神经网络与敏感性分析的带钢厚度预测基于GA-BP神经网络与敏感性分析的带钢厚度预测摘要:带钢厚度是在钢铁工业中非常重要的参数。准确预测带钢厚度对于生产控制和质量管理至关重要。本论文提出了一种基于遗传算法与反向传播神经网络（GA-BP）的方法来预测带钢厚度。GA-BP神经网络结合了遗传算法和反向传播神经网络的优点，增强了模型的优化性能和鲁棒性。此外，通过敏感性分析，我们还评估了输入变量对预测模型的影响。实验结果表明，所提出的方法在带钢厚度预测中表现出较高的准确性和稳定性。1.引言随着钢铁工业的快速发展，对带钢厚度的精确预测需求越来越高。在生产过程中准确地预测带钢厚度可以帮助企业进行生产计划和控制以及质量管理。传统的统计回归方法可以用于带钢厚度预测，但由于相关变量之间的复杂关系和非线性特征，精确度较低。因此，需要使用更复杂和准确的模型来预测带钢厚度。2.研究方法2.1GA-BP神经网络模型GA-BP神经网络是一种结合了遗传算法和反向传播神经网络的优点的预测模型。通过遗传算法来对神经网络中的权重和阈值进行优化，可以有效地提高模型的预测精度。反向传播神经网络是一种常用的神经网络模型，可以学习输入与输出之间的非线性映射关系。通过结合这两种方法，GA-BP神经网络能够更准确地预测带钢厚度。2.2数据收集与预处理为了训练和评估GA-BP神经网络模型，我们需要收集带钢厚度的相关数据。收集到的数据会包含多个输入变量和一个输出变量（带钢厚度）。在收集数据之后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等，以确保数据的准确性和一致性。3.实验与结果分析通过使用Python编程语言和相关的数据处理和机器学习库，我们实现了GA-BP神经网络模型，并对收集到的带钢厚度数据进行训练和测试。实验结果表明，所提出的模型在带钢厚度预测中表现出较高的准确度和稳定性。模型的平均预测误差较低，并且在不同的测试数据集上都表现出较好的泛化能力。4.敏感性分析为了进一步评估模型的可靠性和稳定性，我们进行了敏感性分析。敏感性分析可以帮助我们了解输入变量对预测模型的影响程度。通过对不同输入变量的变化进行模拟，我们可以评估其对模型预测结果的影响。实验结果显示，某些输入变量对带钢厚度预测的影响较大，而其他输入变量的影响较小。5.结论本论文提出了一种基于GA-BP神经网络与敏感性分析的带钢厚度预测方法。实验结果表明，所提出的方法能够准确预测带钢厚度，并且对于不同的测试数据集具有较好的泛化性能。通过敏感性分析，我们还评估了输入变量对预测模型的影响。该方法可以为带钢厚度预测和质量管理提供较为准确和稳定的预测结果。参考文献：[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