摘要：为了实现对冷连轧带钢出口板形的预测，基于粒子群算法对小波神经网络进行了优化，将优化后的网络作为基学习器，并通过ｂａｇｇｉｎｇ算法构建集成学习预测模型，进行冷连轧带钢板形的预测。以某１　４５０ｍｍ冷连轧生产线数据作为样本，比较了该模型与未经优化的小波神经网络和单个学习器的预测效果。结果表明，集成学习模型预测的带钢出口板形与实测板形的偏差更小，板形预测精度更高，模型泛化性能更好。关键词：冷连轧；板形预测；小波神经网络；ＰＳＯ算法；集成学习 下载高清全文——基于神经网络集成学习的冷连轧板形预测.pdf