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本发明提供一种基于深度学习的带钢头部厚度预报方法,涉及轧钢自动控制技术领域。本发明通过分析轧钢过程中影响头部厚度的因素,确定了轧制力、辊缝、轧制温度、板坯厚度和轧制速度因素为预报器的输入参数;利用深度神经网络结构,并提取轧钢生产数据,得到的汇总数据满足后续数据分析和神经网络使用的需求。使用TensorFlow深度学习框架实现了预报器的功能,预报器准确率满足要求,对不同厚度的带钢头部厚度命中率有明显提升,分析神经网络各参数对性能的影响;并且提出了一种优化本预报器的方法,较默认配置预报器准确率有明显
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113134514 B
(45)授权公告日 2022.02.01
(21)申请号 202110446301.7 审查员 袁雪莲
(22)申请日 2021.04.25
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