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本发明提供一种基于深度置信神经网络的热连轧带钢头部厚度预测方法，包括以下步骤：获取热连轧现场的生产数据；将获取的生产数据运用灰色关联分析算法得到影响热连轧带钢头部厚度的影响因素数据；将获取的影响因素数据输入深度置信神经网络预测模型；所述深度置信网络网络预测模型根据输入的影响因素数据输出热连轧带钢头部厚度的预测数值。本发明提供的预测方法预测精度高，模型易维护，同时避免了根据轧制机理建立的预测模型由于在推导过程中存在大量的假设和近似而造成的较大误差的问题，也改善了基于传统单隐层神经网络的预测模型预测
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112435234 A
(43)申请公布日 2021.03.02
(21)申请号 202011319239.7 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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