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基于BP神经网络的热轧宽度模型研究的任务书
任务书
一、研究背景
热轧宽度是金属材料加工过程中的一个重要参数，其大小直接关系到最终产品的质量和成本。因此，精确预测热轧宽度对生产过程具有重要意义。由于热轧宽度受到许多因素（如钢板厚度、钢种、工作辊形状等）的影响，因此需要建立一个可靠的模型来对热轧宽度进行预测。
神经网络是一种常用的建立预测模型的方法，对于复杂、非线性问题具有一定的优势。因此，本次研究将采用BP神经网络来建立热轧宽度预测模型。
二、研究目的
本研究旨在通过BP神经网络来建立热轧宽度预测模型，提高热轧宽度预测的准确性和可靠性。具体包括以下目标：
1.研究热轧宽度与影响其的因素之间的关系，确定模型的输入和输出参数。
2.采集和整理实验数据，并进行预处理和特征提取。
3.建立BP神经网络模型并进行训练。
4.评估模型的预测能力，并对模型进行优化和改进。
三、研究内容
1.研究热轧宽度与影响其的因素之间的关系
针对影响热轧宽度的因素，如钢板厚度、钢种、工作辊形状等，进行分析和实验。通过实验数据的收集和分析，确定模型的输入和输出参数，并理清它们之间的关系。
2.采集和整理实验数据
收集大量的实验数据，并对其进行预处理和特征提取。预处理的方法包括数据清洗、异常值处理、归一化等。特征提取的方法包括PCA等。将处理好的数据分为训练集和测试集。
3.建立BP神经网络模型并进行训练
采用BP神经网络来建立热轧宽度预测模型，并对模型进行训练。训练方法采用反向传播算法，通过不断地迭代来寻找最优的模型参数。在训练过程中，可以采用交叉验证等方法来评估模型的性能。
4.评估模型的预测能力，并进行优化和改进
通过测试集对模型进行验证，并计算其预测误差。如果出现较大误差，需要对模型进行进一步的优化和改进，如参数优化、网络结构调整等。
四、研究计划
1.研究期限
本次研究的期限为半年。
2.研究内容与进度安排
（1）第1-2个月：研究热轧宽度与影响其的因素之间的关系，确定模型的输入和输出参数。
（2）第3-4个月：采集和整理实验数据，并进行预处理和特征提取。
（3）第5-6个月：建立BP神经网络模型并进行训练。评估模型的预测能力，并进行优化和改进。
3.研究经费
本次研究经费为20万元，包括实验材料购买费用、设备使用费、人员工资等费用。
五、研究成果
本次研究的主要成果包括以下几个方面：
1.热轧宽度预测模型
建立可靠的BP神经网络模型，用于对热轧宽度进行预测。
2.实验数据
采集并整理了大量的实验数据，并对其进行预处理和特征提取。
3.研究报告
撰写研究报告，介绍本次研究的目的、方法、数据来源、模型建立、预测结果等。同时，对模型的误差分析和改进进行详细阐述，并提出进一步的研究方向和建议。
六、参考文献
1.石振英,李鹏.基于神经网络的冷却成分预测模型研究.工业技术创新,2016,05:27-28.
2.王振碧,宋峰,汤秋华等.基于BP神经网络的热轧板带宽度预测模型研究.山东冶金与材料,2019,37(03):8-12.
3.吴忠清.基于BP神经网络的钢板热轧宽度预测研究.电子制造工艺,2020,36(07):153-154.