基于DBN-BP深度算法的熱軋板帶橫斷面預(yù)測(cè)
所屬分類(lèi):技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大?。?span>648 K
標(biāo)簽: 熱軋 深度學(xué)習(xí) 板帶厚度預(yù)測(cè)
所需積分:0分積分不夠怎么辦?
文檔介紹:隨著各工業(yè)領(lǐng)域的快速發(fā)展,,市場(chǎng)對(duì)薄規(guī)格,、高強(qiáng)度板帶產(chǎn)品的需求快速增加。而熱軋板帶橫斷面形狀是熱軋板帶產(chǎn)品質(zhì)量的主要評(píng)價(jià)指標(biāo),?;跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)軋機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,,其中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采用深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Neural,,DBN)和BP(Back Propagation)算法相結(jié)合,構(gòu)建板帶橫向厚度分布的預(yù)測(cè)模型,。DBN-BP算法由多個(gè)限制玻爾茲曼網(wǎng)絡(luò)(Restricted Botlzmann Machine,,RBM)逐層堆疊而成,并使用無(wú)監(jiān)督的逐層訓(xùn)練的方式得到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣和偏置供BP算法使用,,而B(niǎo)P算法通過(guò)誤差反向傳播的方式對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào),。該方法克服了BP算法因隨機(jī)初始化權(quán)值參數(shù)而陷入局部最優(yōu)和訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)。通過(guò)與BP算法相比較可知,,采用DBN-BP方法預(yù)測(cè)終軋道次穩(wěn)定軋制時(shí)板帶中點(diǎn)厚度誤差在±5.6 μm范圍內(nèi)的概率可達(dá)95%,;而B(niǎo)P算法的預(yù)測(cè)誤差范圍為±11 μm。并且通過(guò)對(duì)板帶橫斷面形狀的預(yù)測(cè)結(jié)果分析可知,,相比于BP算法,,DBN-BP深度學(xué)習(xí)方法對(duì)于板帶邊部厚度的預(yù)測(cè)更具有優(yōu)勢(shì)。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員,,AET專(zhuān)家下載不扣分,;重復(fù)下載不扣分,本人上傳資源不扣分,。