[发明专利]一种基于多隐层极限学习机的热连轧轧制力预报方法在审
| 申请号： | 201810565546.X | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN108805346A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 肖冬;刘新新;单丰;刘崇敏;付晓锐 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/00;G06N3/04;B21B38/08 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 韩国胜 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多隐层极限学习机神经网络的热连轧轧制力预报的方法，包括以下步骤：获取影响热连轧轧制力数值的影响因素数据；将获取的影响因素数据输入多隐层极限学习机预测模型；所述多隐层极限学习机预测模型根据输入的影响因素数据输出热连轧轧制力的预测数值。采用多组现有的热连轧轧制力综合数据、遗传算法和粒子群优化算法，建立基于多隐层极限学习机神经网络的多隐层极限学习机预测模型。本发明提供的一种多隐层极限学习机热连轧轧制力的预报方法预测精度高，模型易维护，同时避免了依据设计者个人经验设定神经网络的隐含层数和隐含层结点数的弊端，精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 极限学习机 隐层 热连轧 轧制力 神经网络 影响因素 预测模型 轧制力预报 隐含层 粒子群优化算法 个人经验 数据输出 遗传算法 综合数据 易维护 点数 预测 预报 | ||
【主权项】：
1.一种基于多隐层极限学习机预报热连轧轧制力的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取影响热连轧轧制力数值的影响因素数据；将获取的影响因素数据输入多隐层极限学习机预测模型；所述多隐层极限学习机预测模型根据输入的影响因素数据输出热连轧轧制力的预测数值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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