典型文献
基于FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测
文献摘要：
冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充.该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时序数据的频率协同;采用SelectKBest算法对影响颤振的多种工艺参数进行特征选择,筛选出与振动相关性较强的因素,构造样本空间;基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络建立振动能量值的预测模型,并与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型进行比较.结果表明,LSTM模型具有较高的预测精度,同时采用阈值法验证该模型能有效地预测颤振的发生.
文献关键词：
冷连轧颤振;多源异构时序数据;函数型数据分析(FDA);长短时记忆(LSTM)神经网络
中图分类号：
作者姓名：
赵潇雅;郜志英;周晓敏;宋寅虎
作者机构：
北京科技大学 机械工程学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]赵潇雅;郜志英;周晓敏;宋寅虎-.基于FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测)[J].振动与冲击,2022(22):202-210
A类：
多源异构时序数据,冷连轧颤振
B类：
FDA,冷轧,大数据驱动,信息挖掘,机理模型,冷连轧机,现场采集,函数型数据分析,functional,data,analysis,SelectKBest,特征选择,样本空间,长短时记忆,long,short,term,memory,振动能量,能量值,径向基函数,radial,basis,RBF,循环神经网络,recurrent,neural,network,RNN,阈值法
AB值：
0.2947
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