| 基于DBN-BP深度算法的熱軋板帶橫斷面預測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：648 K | |
| 標簽： 熱軋 深度學習 板帶厚度預測 | |
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| 文檔介紹：隨著各工業(yè)領域的快速發(fā)展，市場對薄規(guī)格、高強度板帶產(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)量的主要評價指標。基于數(shù)據(jù)挖掘技術，對軋機數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析與處理，其中數(shù)據(jù)挖掘技術采用深度置信網(wǎng)絡(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測模型。DBN-BP算法由多個限制玻爾茲曼網(wǎng)絡(Restricted Botlzmann Machine，RBM)逐層堆疊而成，并使用無監(jiān)督的逐層訓練的方式得到網(wǎng)絡的權(quán)值矩陣和偏置供BP算法使用，而BP算法通過誤差反向傳播的方式對整個網(wǎng)絡進行微調(diào)。該方法克服了BP算法因隨機初始化權(quán)值參數(shù)而陷入局部最優(yōu)和訓練時間長的缺點。通過與BP算法相比較可知，采用DBN-BP方法預測終軋道次穩(wěn)定軋制時板帶中點厚度誤差在±5.6 μm范圍內(nèi)的概率可達95%；而BP算法的預測誤差范圍為±11 μm。并且通過對板帶橫斷面形狀的預測結(jié)果分析可知，相比于BP算法，DBN-BP深度學習方法對于板帶邊部厚度的預測更具有優(yōu)勢。 | |
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