典型文献
基于深度学习的带钢精轧过程自由宽展预测
文献摘要：
为提高带钢精轧过程宽度的控制精度,以实际生产数据为驱动,建立深度学习网络模型,对自由宽展进行预测.采用拉伊达准则对实际生产数据进行清洗,对清洗后的数据进行相关性分析,并提取相关系数大于给定阈值的特征.基于预处理后的特征数据,对深度学习网络进行训练,建立自由宽展预测模型.针对测试实例,分别采用该模型与传统数学模型进行预测,并从均方误差、最大偏差以及误差分布等多个方面进行对比分析.结果表明,所建立的深度学习预测模型,具有更高的预测精度和更好的性能指标.
文献关键词：
深度学习;带钢精轧;自由宽展;数据清洗;相关性分析;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
张峥;仲兆准;李阳;章顺虎
作者机构：
苏州大学沙钢钢铁学院,江苏苏州215100
文献出处：
引用格式：
[1]张峥;仲兆准;李阳;章顺虎-.基于深度学习的带钢精轧过程自由宽展预测)[J].中国冶金,2022(11):121-127
A类：
自由宽展
B类：
带钢精轧,控制精度,生产数据,深度学习网络,拉伊,伊达,洗后,特征数据,传统数学模型,均方误差,最大偏差,误差分布,深度学习预测模型,数据清洗
AB值：
0.23179
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