热连轧轧制力贝叶斯神经网络预测与模型优化.pdf

在钢铁制造领域，热连轧工序是形成钢材最终形状和性能的关键环节，而轧制力的精确预测对于优化生产流程和控制产品质量至关重要。传统的轧制力计算方法虽然能够提供一定的预测，但往往精度有限，无法满足现代工业对高效、精确的生产需求。随着机器学习和深度学习技术的发展，贝叶斯神经网络作为一种创新的数据建模方法，被引入到热连轧轧制力的预测中，取得了显著的成效。 贝叶斯神经网络的核心优势在于其对模型参数进行概率估计的机制，这一机制赋予了网络在面对不确定性和噪声时更强的鲁棒性。相较于传统神经网络的黑盒特性，贝叶斯神经网络能够通过概率框架反映模型参数的不确定性，从而在预测过程中提供更为精准和可信的轧制力估计。本文通过分析实际的热连轧数据集，成功训练并测试了贝叶斯神经网络模型，验证了其在轧制力预测中的有效性。 具体而言，研究者们收集了700组包含多种影响轧制力因素的实际测量数据，并将其分为训练集和测试集。这些因素包括化学成分（碳、硅、铜、锰的含量）、轧件的尺寸参数（出口厚度、入口厚度、轧件宽度）、轧制时间、压下率以及轧制温度等。这些参数经由神经网络的多层结构处理后，输出了轧制力的预测值。通过实验验证，贝叶斯神经网络在轧制力预测上误差得到了有效控制，预测结果主要分布在-200至200的区间内，相比传统方法有着明显的精度提升。 此外，为了进一步优化模型预测性能，研究者们引入了乘法网络。乘法网络是一种通过组合多个基础网络来提高预测精度的方法，它能够在保持模型稳定性的前提下，提升预测结果的准确度。在经过乘法网络优化之后，模型预测误差呈现出了正态分布特性，预测结果更加集中，20%的样本误差为0，70%的样本误差在±2%以内。这意味着模型不仅在预测精度上得到了提升，而且预测结果的稳定性也得到了加强。 本研究的意义不仅仅在于提出了一种新的轧制力预测方法，更在于其为钢铁制造等行业提供了实践操作中的理论支持和参考。通过贝叶斯神经网络和乘法网络的结合，不仅能够为生产过程中的工艺参数调整提供更准确的依据，还可以为降低生产成本、提高产品质量一致性、减少能源消耗提供技术支持。在能源日趋紧张、环保要求不断提高的今天，这样的技术进步对于整个钢铁制造业乃至相关上下游产业链都具有十分重要的意义。 本文通过对贝叶斯神经网络在热连轧轧制力预测中的应用研究，展示了如何利用先进的人工智能算法来解决传统工业问题。这项研究不仅推动了轧制力预测方法的革新，更为智能制造和工业4.0在钢铁制造业中的应用奠定了理论和技术基础。随着技术的进一步发展和完善，我们有理由相信，贝叶斯神经网络将会在更多的工业领域发挥其强大的预测和优化能力，为工业生产和技术创新贡献更多价值。