CN108637020B - 一种自适应变异pso-bp神经网络带钢凸度预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明主要属于带钢板形控制技术领域，具体涉及一种引入自适应变异的PSO‑BP神经网络带钢凸度预测方法。该预测方法通过实际数据对板形预测模型进行实时修正，满足轧机板形模型不断变化的实际情况；不需要建立轧制过程的一个准确模型，只需要确定输入、输出即可，通过修改预测算法以及控制参数，将自适应变异用于PSO‑BP算法，既可避免陷入局部最小值，又可实现带钢凸度的准确预测，满足轧制现场要求，更加精确地进行板形预测以提高板形的控制精度。

Description

一种自适应变异PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法

技术领域

本发明主要属于带钢板形控制技术领域，具体涉及一种自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法。

背景技术

加工技术的发展对金属板带产品的质量标准要求越来越高，板形研究一直是带钢生产技术的前沿和热点。在板形的控制系统中，板形的生产参数将会直接影响带钢产品的质量和生产效率，因此研究板形控制技术对于钢铁企业提高核心竞争力具有至关重要的作用。

近年来，国内外研究者针对如何进一步提高板形控制质量进行了深入研究，他们在寻找建立更精确的系统模型的同时，试图从控制的角度来研究板形控制问题。Jelali等人在美国专利(US6721620B2)“Multivariableflatnesscontrolsystem”中引入了板形预测模型，通过模型预测出口板形来消除板形测量延时，使得板形控制可以快速动态运行。该方法基本的要求是需要建立轧制过程的一个准确模型，但实际板形模型是随轧机工况，例如轧机冷却特性、轧辊和带钢间的摩擦系数和带钢的变形抗力等因素而变化的，因而很难获得满足实际需求的板形预测模型。为了解决这个问题，顾廷权等人在专利CN101758084A“模型自适应的板形预测控制方法”中提出了一种基于模型自适应技术的板形预测控制方法，利用历史输入输出数据建立一个含有执行机构特性的板形模型，并且根据实时的轧制参数和相应的实际板形值不断对该模型进行动态校正，校正模型用于准确预测板形及确定最优的控制量，以达到去除带钢在机架和板形仪之间传输时滞的目的。但是值得注意的是，这种方法完全用预测控制代替了反馈控制，因而其校正模型的模型精度和跟踪精度对于控制效果来说是非常重要的。以上两种方法分别存在建立轧制过程的准确模型困难、模型精度和跟踪精度不高的问题。

黄亚飞在其论文《神经网络在热轧板凸度预报模型中的应用》中把神经网络应用于带钢热连轧过程中的凸度预测，陈治明在其论文《基于混沌优化支持向量机的板形预测与优化》中利用混沌优化支持向量机方法对板形进行了预测并优化了连轧道次中的压下率，赵永磊在其论文《面向冷轧机的板形预测模型与广义预测控制算法研究》中研究了基于分布式神经网络的板形预测模型，黄长清在其论文《基于极限学习机的板形预测模型》中将极限学习机应用到板形预测上。以上机器学习模型均为简单的模型，模型存在很大的问题，如BP神经网络易陷入局部极小值并且收敛速度慢，SVM算法对大规模训练样本难以设施并且解决多分类问题存在困难等。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，该预测方法通过实际数据对板形预测模型进行实时修正，满足轧机板形模型不断变化的实际情况；不需要建立轧制过程的一个准确模型，只需要确定输入、输出即可，通过修改预测算法以及控制参数，将自适应变异用于PSO-BP算法，既可避免陷入局部最小值，又可实现带钢凸度的准确预测，满足轧制现场要求，更加精确地进行板形预测以提高板形的控制精度。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，所述方法包括：

初始化BP神经网络的拓扑结构，确定输入层、隐含层、输出层神经元个数、选择神经网络的激活函数；选取影响带钢凸度的因素作为所述输入层的输入，将机架出口处带钢凸度作为所述输出层的输出；

初始化BP神经网络的权值和阈值，将初始化的权值和阈值编码为粒子，设置PSO算法的基本参数，用PSO算法优化所述BP神经网络，在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，构建获得引入自适应变异的PSO-BP神经网络，采用所述自适应变异的PSO-BP神经网络能够对带钢的凸度进行预测，并实现轧制现场在线预测带钢凸度。

进一步地，所述输入层神经元的个数与所选取的影响带钢凸度的因素的个数相同，所述输出层神经元的个数为1；

当将所述方法用于预测精轧末端机架出口的带钢凸度时，所选取的影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、位置反馈、弯辊力、轧制力、轧制力差；此时，所述输入层神经元的个数为6。

当将所诉方法用于预测精轧非末端机架出口的带钢凸度时，所选取的影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、弯辊力、轧制力、轧制力差、张力、温度，在这里只讨论精轧末端机架出口的带钢凸度，此时，所述输入层神经元的个数为8；

进一步地，所述轧机辊缝指轧机辊子之间的缝隙，包含轧机初始设定时的辊缝值、轧机轧制过程中的轧辊弹跳值、轧机牌坊因变形而产生的变形量、轧机压力轴承转动时产生的油膜间隙以及轧机各个部件之间的间隙；

所述工作辊速度是轧辊与带钢接触处的圆周速度，计算公式：

v＝πDn/60

其中：v是工作辊速度速度，单位为m/s；D是轧辊工作直径，单位为m；n是轧辊转速，单位为r/min；

所述位置反馈为AGC的一项参数设置；

所述弯辊力是轧制过程弯辊产生的用于调整板形的力；

所述轧制力是轧制时轧件作用在轧辊上所有力的垂直分力的合力；

所述轧制力差是轧机两侧单边轧制力的偏差。

进一步地，选择tan-sigmoid和purelin函数作为输入输出层的激活函数。

进一步地，所述设置粒子群算法PSO的基本参数，该基本参数包括：粒子数、粒子的长度、粒子范围、最大速度、学习因子、终止条件、惯性权重。

进一步地，在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，以提高对带钢凸度预测精度的方法如下：

(1)粒子和速度初始化：初始化BP神经网络的拓扑结构后，确定初始权值和阈值，将初始权值和阈值编码为粒子，并且设置PSO算法的基本参数；

(2)计算粒子的初始适应度值：随机输入一个粒子，计算出粒子的初始适应度值，将得到的适应度值和个体最优值对比，假如适应度值大于个体最优值，记录下该粒子的当前位置，将该当前位置作为粒子个体最优位置；然后继续输入剩下的所有粒子，不断重复，直到算法结束为止，获得粒子群体最优位置；

(3)速度和位置的更新以及经过自适应算法后重新计算适应度值：在更新粒子的速度和位置后，判断粒子的速度和位置是否在允许的范围里，根据更新后的速度和位置来更新粒子的速度和位置；再根据自适应变异重新计算粒子的适应度值，并且根据粒子新的适应度值去更新粒子的个体最优值和群体最优值；

(4)判断是否满足迭代的停止条件：当迭代结束之后，判断得到的群体最优值是否符合BP神经网络的权值、阈值的要求，如果满足要求则结束；如果不满足要求，则重新初始化网络的权值和阈值，再次计算粒子的适应度值进行算法的迭代直到满足条件为止。

本发明的有益技术效果:

本发明所述方法从数据驱动角度出发，不需要建立轧制过程的一个准确模型，通过实际数据对板形预测模型进行实时修正，满足轧机模型不断变化的实际情况，只需根据模型的输入输出即可通过修改预测算法以及控制参数，将自适应变异用于PSO-BP算法，该模型和传统的机理模型相比，建模难度小、周期短，不需要分析轧制过程中的内部机理，校正能力强，可避免传统BP陷入局部最小值的问题，又可实现带钢凸度的准确预测，是提高板形预测精度的一种有效途径。

附图说明

图1为辊缝示意图；

图2为本发明实施例中BP神经网络结构图；

图3为本发明实施例中自适应变异的PSO-BP神经网络工作流程图；

图4为本发明实施例中引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测仿真图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

实施例1

本实施例提供一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，所述方法包括：初始化BP神经网络的拓扑结构，确定输入层、隐含层、输出层神经元个数、选择神经网络的激活函数；选取影响带钢凸度的因素作为所述输入层的输入，将机架出口处带钢凸度作为所述输出层的输出；

初始化BP神经网络的权值和阈值，将初始化的权值和阈值编码为粒子，设置PSO算法的基本参数，用PSO算法优化所述BP神经网络，在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，构建获得引入自适应变异的PSO-BP神经网络，采用所述自适应变异的PSO-BP神经网络能够对带钢的凸度进行预测，并实现轧制现场在线预测带钢凸度。

本实施例提供的方法从数据驱动的角度出发，研究数据驱动的带钢凸度预测方法。以某钢厂热连轧生产线精轧机组为例，精轧机组由6个机架组成，分别是F1、F2、…、F6。本实施例以精轧末端机架出口也就是F6机架的轧制过程为对象进行研究。轧制过程是一个非线性、强耦合的过程，影响F6出口带钢凸度的因素众多，主要影响因素为F6机架的轧机辊缝、工作辊速度、位置反馈、弯辊力、轧制力、轧制力差；因此，所选取的影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、位置反馈、弯辊力、轧制力、轧制力差；所述输入层神经元的个数与所选取的影响带钢凸度的因素的个数相同，此时，所述输入层神经元的个数为6。

轧机辊缝是指轧机辊子之间的缝隙(图1为辊缝示意图)，包含轧机初始设定时的辊缝值，轧机轧制过程中的轧辊弹跳值，牌坊因变形而产生的变形量，轧机压力轴承转动时产生的油膜间隙及轧机各个部件之间的间隙。

位置反馈是AGC的一项参数设置。

工作辊速度就是与带钢接触处的圆周速度，计算公式：

v＝πDn/60

其中：v是轧制速度，m/s；D是轧辊工作直径，m；n是轧辊转速，r/min。

弯辊用来调整轧辊的实际凸度和实际挠度，以满足一定的横向厚度差的要求，主要是用来改善板形和缩小横向厚度差，用的多的是液压弯辊，它是用液压缸来对工作辊或者支撑辊施加附加的弯曲力，使轧辊产生附加的挠度，补偿轧辊原始辊形凸度，以保证带材的板形。包括弯曲工作辊(正弯辊，负弯辊)和弯曲支撑辊两种基本形式。在轧制过程中，弯辊产生弯辊力调整板形。

轧制力指轧制时轧件作用在轧辊上所有力的垂直分力的合力，轧件作用在轧辊上的力有正压力和切向摩擦力。正压力与辊面正交指向轧辊中心，摩擦力与辊面相切，它在前滑区和后滑区的方向相反，都指向中性点。轧制力是表征轧机负载水平的主要参数，是设计轧机和制订工艺规程的基本依据。

轧机轧制力是轧机两侧轧制力(轧机作用在轧辊轴承箱上的力，轧辊与轧件直接接触，分为传动侧和操作侧两侧轧制力)之和，每一侧的轧制力也就是所谓的单边轧制力。在理想状态下，轧机两侧单边轧制力应该相等，但由于存在液压误差、机械间隙和刚度偏差，在生产过程中允许存在一定量的偏差，可以保证轧制稳定性和轧件尺寸均匀性。而这个一定量的偏差就是所谓的轧制力差。如果轧件在轧制之前温度和尺寸是均匀的，但轧制过程中两侧的单边轧制力偏差过大，说明钢件两侧的变形不均匀，轧件的运动方向会出现较大偏差，严重影响轧制稳定性和轧件尺寸均匀性。

在实际生产中，板形受到多种负荷的作用(例如弯辊力、轧制力)，就会导致带钢凸度受到影响。操作侧和传动侧可能存在轧制力差，如果轧件在轧制之前温度和尺寸是均匀的，但轧制过程中两侧的单边轧制力偏差过大，说明钢件两侧的变形不均匀，轧件的运动方向会出现较大偏差，严重影响轧制稳定性和轧件尺寸均匀性。轧机辊缝、工作辊速度以及位置反馈三种因素通过影响机架间的张力影响带钢凸度。对于其他的参数，可能也会影响带钢的凸度，但是在研究带钢凸度的时候，选取的主要因素大多为这几种，而且这几种影响因素基本上代表了引起带钢凸度变化的情况，再结合某钢厂采集的现场数据情况，最终选择轧机辊缝、工作辊速度、位置反馈、弯辊力、轧制力、轧制力差六种主要影响因素。

图2为BP神经网络结构图，合适的隐含层节点数是神经网络结构功能顺利实现的关键。隐含层的节点数太多会使得学习时间过长，网络误差也不一定是最小，节点数过少网络结构将会不强壮或者网络结构不能完成训练，没有办法识别到新增加的样本。本实施例提供的如下公式可用于大致确定最佳隐含层单元数目：

其中l为隐层的单元数，n为输入的单元数，m为输出的单元数，a为1-10之间的常数。

学习速率是确定每一次训练过程中权值和阈值的修正变化量，速率过小可能会导致收敛的速度变慢，训练时间变长，但是能保证网络结构的误差最终趋于最小误差值，过大又可能导致网络结构的不稳定，所以学习速率通常选择较小值，范围在0.01-0.8之间，本实施例中选取的学习速率是0.05。

对于非线性问题，输入层和隐含层之间大多采用非线性函数，输出层大多采用线性函数，以保证输出的范围。对于非线性问题，如果样本输出都大于零，大多采用log-sigmoid，否则的话，采用tan-sigmoid。对于线性问题而言，各层都采用线性函数purelin。因此本实施例中BP网络结构中输入层和隐含层之间的激活函数采用tan-sigmoid，输出层激活函数采用purelin函数。

当神经网络的拓扑结构和传递函数确定后，权值和阈值的设计就成为网络的关键，本实施例中釆用误差修正学习规则来进行BP神经网络网络的训练。

(1)信号的前向计算过程

隐含层i节点的输入net_i：

隐含层i节点的输出y_i：

输出层k节点的输入net_k：

输出层k节点的输出o_k：

其中：net_i为隐含层i节点的输入，y_i为隐含层i节点的输出，net_k为输出层k节点的输入，o_k为输出层k节点的输出，x_j为网络的输入，1≤j≤M，M为输入层神经元数，w_ij是隐含层到输入层的权值，θ_i是隐含层阈值，φ是隐含层的激励函数，ψ是输出层激励函数，w_ki为输出层的权值，1≤i≤q，q是隐含层神经元数，a_k为输出层的阈值，1≤k≤L，L是输出层神经元数。

(2)误差的方向传播计算

误差的反向传播是将误差从输出层向输入层逐层反传，计算各层神经元的误差，以此调节各层的阈值和权值，直至输出误差减少到期望值或者达到迭代次数。样本的综合误差函数为：

其中：E为样本的综合误差函数，p为迭代次数，L是输出层神经元数，T_k ^p为输出层第p次迭代k节点的目标输出值，o_k ^p为输出层第p次迭代k节点的输出值。

根据误差梯度下降法反向算得输出层的权值修正值Δw_ki，输出层的阈值修正值Δa_k，隐含层的权值修正值Δw_ij，隐含层的阈值修正值Δθ_i，学习步长为η。

输出层权值修正：

输出层阈值修正：

隐含层权值修正：

隐含层阈值修正：

又因为：

所以最终的得到的权值和阈值调整公式：

其中：Δw_ki为输出层的权值修正值，Δa_k为输出层的阈值修正值，Δw_ij为隐含层的权值修正值，Δθ_i为隐含层的阈值修正值，η为学习步长。

在网络训练过程中，需要经过多个学习周期的反复迭代，使得实际输出达到期望的误差值。

粒子群算法的基本原理：假使给定一个种群X＝(X₁,X₂,…,X_n)，该种群有n个粒子组成，该种群在给定的一个D维的搜索空间中，那么X_i＝(x_i1,x_i2,···,x_iD)^T，则代表第i个粒子在D维空间中所处的位置，也就是该问题的一个特定解。通过目标函数可以对各个粒子X_i所对应的适应度值进行求解，根据求得的适应度值来判断X_i的优劣程度。假定V_i＝(V_i1,V_i2,···,V_iD)^T代表D维空间中第i个粒子的速度，P_i＝(P_i1,P_i2,···,P_iD)^T代表种群的个体极值，P_g＝(P_g1,P_g2,···,P_gD)^T代表群体极值。

在每次寻优过程中，粒子的速度和位置随个体极值和群体极值的更新而变化。

第k代的第i粒子在其d维(1≤d≤D)元素速度的更新迭代可利用如下公式计算：

其中：

代表第k+1代粒子的速度，

代表第k代粒子的速度，

代表第k代粒子的位置，ω代表惯性权重；1≤i≤n，1≤d≤D；k代表当前训练次数；V_id代表粒子的速度；P_id代表种群的个体极值，

代表第k代粒子种群的个体极值；P_gd代表种群的群体极值，

代表第k代粒子种群的群体极值；c₁、c₂是不小于0的加速度因子，通常c₁＝c₂＝＝2；r₁和r₂是区间[0,1]中的随机数。

第k代的第i个粒子在其d维(1≤d≤D)元素位置的更新迭代可利用如下公式计算：

其中：X_id ^k+1代表第k+1代粒子的位置；为了提高粒子进行搜索的效率，最好使它的位置及其速度控制在区间[-X_max,X_max]、[-V_max,V_max]内。迭代过程中，若某一维粒子元素的X_id或者V_id超出边界值则令其等于边界值。

PSO中需人为设定的参数不多，因此在实际应用过程中简单、方便易于理解，需要人为设定的参数也有一些经验可以参阅，下面根据实验内容列出了PSO算法中的相关参数设置：

(1)粒子数：通常情况下粒子数设置在20～40即可满足实验的要求，但是对于解决过于复杂的问题时，粒子数可以根据需要取到100～200；

(2)粒子的长度：即所谓问题解的长度，取决于优化问题；

(3)粒子范围大小：各维度设定的范围可以不同，由优化问题确定；

(4)最大速度：代表粒子在搜索空间中的最大移动距离，代表着粒子的范围宽度；

(5)学习因子：一般设为2。虽然在有些研究中也会取其他值，但通常情况下相等，并且控制在0～4之间；

(6)终止条件：当满足最小误差要求或最大迭代次数时，终止条件视具体问题确定；

(7)惯性权重：取值范围在0.4～0.9，最佳值为0.8，当然也可以根据实际问题做适当的调整。

接着用自适应变异的粒子群去优化BP神经网络，即利用粒子群算法的迭代来代替BP算法中的梯度修正，然后借鉴遗传算法中的变异思想，在PSO算法中引入变异操作，对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作拓展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间，使粒子能够跳出先前搜索到的最优位置，在更大的空间中开展搜索，同时保持了种群的多样性，提高算法寻找到更优值的可能性。因此在普通粒子群算法的基础上引入自适应变异，基本思想就是粒子每次更新之后，以一定的概率重新初始化粒子。

图3为引入自适应变异的PSO-BP神经网络流程图，该图的具体步骤如下：

(1)粒子和速度初始化：初始化BP神经网络的拓扑结构后，确定初始权值和阈值，将初始权值和阈值编码为粒子，并且设置粒子群算法PSO的基本参数；

(2)计算粒子的初始适应度值：随机输入一个粒子，计算出粒子的初始适应度值，将得到的适应度值和个体最优值对比，假如适应度值大于个体最优值，记录下该粒子的当前位置，将该当前位置作为粒子个体最优位置；然后继续输入剩下的所有粒子，不断重复，直到算法结束为止，获得粒子群体最优位置；

(3)速度和位置的更新以及经过自适应算法后重新计算适应度值：在更新粒子的速度和位置后，判断粒子的速度和位置是否在允许的范围里，根据更新后的速度和位置来更新粒子和位置；再根据自适应变异重新计算粒子的适应度值，并且根据粒子新的适应度值去更新粒子的个体最优值和群体最优值；

(4)判断是否满足迭代的停止条件：当迭代结束之后，判断得到的群体最优值是否符合BP神经网络的权值、阈值的要求，如果满足要求则结束；如果不满足要求，则重新初始化网络的权值和阈值，再次计算粒子的适应度值进行算法的迭代直到满足条件为止。

为了验证本发明的优越性，采集了某热轧生产线精轧末机架F6的生产数据进行试验。图4为引入自适应变异的PSO-BP神经网络预测下卷带钢凸度的预测值和实际值的对比图，从图4中可以看出，带钢凸度预测的实际值和预测值很接近，表明带钢凸度预测精度比较理想。

本发明通过对粒子群算法引入自适应，然后用该算法去优化BP神经网络建立预测模型，可以实现对带钢凸度的预测，并且可达到在线预测的效果。引入自适应变异的PSO-BP神经网络预测模型对带钢凸度的准确预测，不仅对带钢凸度的研究具有重要意义而且对轧制现场的实践也具有参考意义。

其中，变异操作拓展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间，使粒子能够跳出先前搜索到的最优位置，在更大的空间中开展搜索，同时保持了种群的多样性，提高算法寻找到更优值的可能性。因此在普通粒子群算法的基础上引入自适应变异，基本思想就是粒子每次更新之后，以一定的概率重新初始化粒子。

Claims (5)

1.一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，所述方法包括：

初始化BP神经网络的拓扑结构，确定输入层、隐含层、输出层神经元个数、选择神经网络的激活函数；选取影响带钢凸度的因素作为所述输入层的输入，将机架出口处带钢凸度作为所述输出层的输出；

初始化BP神经网络的权值和阈值，将初始化的权值和阈值编码为粒子，设置PSO算法的基本参数，用PSO算法优化所述BP神经网络，在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，构建获得引入自适应变异的PSO-BP神经网络，采用所述自适应变异的PSO-BP神经网络能够对带钢的凸度进行预测，并实现轧制现场在线预测带钢凸度；

所述输入层神经元的个数与所选取的影响带钢凸度的因素的个数相同，所述输出层神经元的个数为1；

当将所述方法用于预测精轧末端机架出口的带钢凸度时，所选取的影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、位置反馈、弯辊力、轧制力、轧制力差；此时，所述输入层神经元的个数为6；

在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，以提高对带钢凸度预测精度的方法如下：

(1)粒子和速度初始化：初始化BP神经网络的拓扑结构后，确定初始权值和阈值，将初始权值和阈值编码为粒子，并且设置PSO算法的基本参数；

(2)计算粒子的初始适应度值：随机输入一个粒子，计算出粒子的初始适应度值，将得到的适应度值和个体最优值对比，假如适应度值大于个体最优值，记录下该粒子的当前位置，将该当前位置作为粒子个体最优位置；然后继续输入剩下的所有粒子，不断重复，直到算法结束为止，获得粒子群体最优位置；

(3)速度和位置的更新以及经过自适应算法后重新计算适应度值：在更新粒子的速度和位置后，判断粒子的速度和位置是否在允许的范围里，根据更新后的速度和位置来更新粒子的速度和位置；再根据自适应变异重新计算粒子的适应度值，并且根据粒子新的适应度值去更新粒子的个体最优值和群体最优值；

(4)判断是否满足迭代的停止条件：当迭代结束之后，判断得到的群体最优值是否符合BP神经网络的权值、阈值的要求，如果满足要求则结束；如果不满足要求，则重新初始化网络的权值和阈值，再次计算粒子的适应度值进行算法的迭代直到满足条件为止。

2.根据权利要求1所述一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，当将该方法用于非末端的机架出口带钢凸度预测时，选取影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、弯辊力、轧制力、轧制力差、张力、温度，此时，所述输入层神经元的个数为8。

3.根据权利要求1所述一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，所述轧机辊缝指轧机辊子之间的缝隙，包含轧机初始设定时的辊缝值、轧机轧制过程中的轧辊弹跳值、轧机牌坊因变形而产生的变形量、轧机压力轴承转动时产生的油膜间隙以及轧机各个部件之间的间隙；

所述工作辊速度是轧辊与带钢接触处的圆周速度，计算公式：

v＝πDn/60

其中：v是工作辊速度速度，单位为m/s；D是轧辊工作直径，单位为m；n是轧辊转速，单位为r/min；

所述位置反馈为厚度自动控制AGC的一项参数设置；

所述弯辊力是轧制过程弯辊产生的用于调整板形的力；

所述轧制力是轧制时轧件作用在轧辊上所有力的垂直分力的合力；

所述轧制力差是轧机两侧单边轧制力的偏差。

4.根据权利要求1所述一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，选择tan-sigmoid和purelin函数作为输入输出层的激活函数。

5.根据权利要求1所述一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，所述设置PSO算法的基本参数，该基本参数包括：粒子数、粒子的长度、粒子范围、最大速度、学习因子、终止条件、惯性权重。

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