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针对在钢板轧制过程中很难精确预报中厚板的凸度问题，将粒子群算法和神经网络用于辨识中厚板凸度预报模型．结合了神经网络和粒子群算法各自的优点，先采用三层神经网络建立神经网络预报模型，再利用粒子群算法对网络的权阀值进行训练．实验结果表明：相对于BP神经网络凸度预报模型，本文设计的PSO神经网络预报模型在收敛速度和预报精度上明显优于BP神经网络，具有精确性、收敛性和快速性等特点．