[发明专利]一种基于深度学习的冷轧带钢板形预测方法有效
| 申请号： | 201911387734.9 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111241657B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 王家逸;叶欣杰;何学智 | 申请（专利权）人： | 新大陆数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F111/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 350015 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及带钢板形控制领域，特别涉及到一种基于深度学习的冷轧带钢板形预测方法。通过分析轧钢生产设备生产过程中积累的数据，确定影响板形的因素；将确定出的影响板形的因素作为神经网络输入层的输入特征，机架出口板形值作为神经网络输出层的输出结果；从生产过程积累的数据中提取出输入特征和输出结果数据作为数据集并将数据集进行划分以分别建立神经网络的训练样本和测试样本；训练出板形预测模型，调整轧钢生产设备的输入特征，将输入特征参数输入到板形预测模型中，预测输出的板形值，并以此为依据来调整轧钢生产设备的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 冷轧 钢板 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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