用BP神经网络预测热镀锌板的力学性能

摘要：

运用BP(Backpropagation)算法,建立了热镀锌各工艺参数对热镀锌板力学性能影响的数学模型,并与线性回归模型相比较,结果显示,BP算法预测均方根偏差明显比线性回归预测均方根偏差小,表明该神经网络模型用于热镀锌板力学性能预测是可行的,并具有一定的实用性和推广性。

关键词： 热镀锌板 BP神经网络 力学性能预测 线性回归模型

作者: 贺俊光 文九巴 李俊

作者单位: 河南科技大学材料科学与工程学院,河南,洛阳,471003 宝钢冷轧厂,上海,200941

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国材料与热加工物理模拟及数值模拟学术会议

会议地点: 河南洛阳

会议语种:中文

页码: 124-127

在线出版日期: 2006-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）