摘要
板带材是钢铁工业生产的一种主要材料,是加工各种有色金属、钢材的主体.当前,超过 90%的带材都是采用轧制方法生产的,而为了降低企业生产成本,提升钢铁企业的综合竞争力,就需要针对板材的宽度进行精确控制,即对热连轧机组宽度进行控制.粗轧机作为热连轧机组宽度控制的核心环节,针对其精度进行控制十分关键.基于此,文章就引入Elman网络,构建起了热连轧机组粗轧机宽度控制模型,以某钢铁厂 1700mm热连轧机组粗轧机为例,对Elman网络的预测模型性能进行了分析,结果表明,相较于BP神经网络模型,Elman 网络预报误差值波动较小,预测精准度也较高.
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