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提出了一种基于Elman神经网络的预测模型，并结合布谷鸟算法（CS）对网络的初始权值和阈值进行优化，以提高钢板凸度的预测精度。通过收集鞍钢股份有限公司热轧带钢厂的生产数据并进行预处理后训练模型，结果表明，本文提出的CS-Elman模型的平均绝对值误差（MAE）为1.369 3、均方误差（MSE）为3.084 3、平均绝对百分比误差（MAPE）为3.902 5%，决定系数R2为0.951 23，以上指标均较原始Elman算法表现出明显的提升。该预测模型能够有效挖掘生产数据中的潜在规律，为钢板凸度的精准预测提供了一种有效的解决方案，对优化热轧过程和提升产品质量具有重要的实际应用价值。
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轧钢之家阶段总结
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