基于DBN-BP深度算法的熱軋板帶橫斷面預(yù)測 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>648 K | |
標(biāo)簽: 熱軋 深度學(xué)習(xí) 板帶厚度預(yù)測 | |
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文檔介紹:隨著各工業(yè)領(lǐng)域的快速發(fā)展,市場對薄規(guī)格、高強度板帶產(chǎn)品的需求快速增加。而熱軋板帶橫斷面形狀是熱軋板帶產(chǎn)品質(zhì)量的主要評價指標(biāo)。基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對軋機數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,其中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采用深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Neural,DBN)和BP(Back Propagation)算法相結(jié)合,構(gòu)建板帶橫向厚度分布的預(yù)測模型。DBN-BP算法由多個限制玻爾茲曼網(wǎng)絡(luò)(Restricted Botlzmann Machine,RBM)逐層堆疊而成,并使用無監(jiān)督的逐層訓(xùn)練的方式得到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣和偏置供BP算法使用,而BP算法通過誤差反向傳播的方式對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)。該方法克服了BP算法因隨機初始化權(quán)值參數(shù)而陷入局部最優(yōu)和訓(xùn)練時間長的缺點。通過與BP算法相比較可知,采用DBN-BP方法預(yù)測終軋道次穩(wěn)定軋制時板帶中點厚度誤差在±5.6 μm范圍內(nèi)的概率可達(dá)95%;而BP算法的預(yù)測誤差范圍為±11 μm。并且通過對板帶橫斷面形狀的預(yù)測結(jié)果分析可知,相比于BP算法,DBN-BP深度學(xué)習(xí)方法對于板帶邊部厚度的預(yù)測更具有優(yōu)勢。 | |
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