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基于改進(jìn)QGA-WNN集成學(xué)習(xí)的冷連軋軋制力預(yù)測

袁昕^1*，卜赫男¹，閆注文²

¹江蘇科技大學(xué)?機(jī)械工程學(xué)院，丹徒區(qū)長暉路666號，鎮(zhèn)江，212100

²南京工程學(xué)院?智能裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院，江寧科學(xué)園弘景大道1號，南京，211167

*Email: 2322458460@qq.com

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摘要：軋制力是實現(xiàn)冷連軋計算機(jī)控制的重要數(shù)學(xué)模型，其計算精度直接影響輥縫的設(shè)定精度，進(jìn)而影響帶鋼的厚度精度。為了進(jìn)一步提高冷連軋過程控制系統(tǒng)中軋制力的預(yù)測精度，本文提出以改進(jìn)量子遺傳算法（QGA）優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）作為基學(xué)習(xí)器，并采用bagging算法作為頂層模型的集成學(xué)習(xí)預(yù)測方法。以某1450mm冷連軋生產(chǎn)線為對象，對提出的軋制力預(yù)測模型進(jìn)行測試，比較了該模型與未經(jīng)優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單個學(xué)習(xí)器的預(yù)測效果。現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析表明，本文提出的模型可以有效減小計算軋制力與實測軋制力的偏差，模型計算精度更高，收斂性能更好，顯著提高WNN集成的泛化能力。

關(guān)鍵詞：冷連軋；軋制力預(yù)測；量子遺傳算法；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；集成學(xué)習(xí)