一种基于PSO小波神经网络的热连轧板材质量预测方法

本发明公开了一种基于PSO小波神经网络的热连轧板材质量预测方法，涉及热连轧板材质量预测技术领域，包括以下步骤，数据收集与处理，此基于PSO小波神经网络的热连轧板材质量预测方法，通过分析热连轧产品的生产过程，获得了与其生产过程相关的数据和控制变量，对样本数据进行收集和预处理，确定网络结构；在研究小波神经网络和粒子群优化小波神经网络的基础上，构建了新的粒子群小波神经网络，并通过实验数据对三者进行了对比分析，验证了新的粒子群优化小波神经网络收敛速度快、预测精度高的特点，与粒子群优化神经网络比较，收敛时间缩短了28分20秒，预测结果显示测试命中率提高了9.8％，将其运用于实际生产中，可以降低成本，提升企业竞争力。