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申请/专利权人：辽宁科技学院
摘要：本发明提出了一种基于ARO‑BAT‑LSTM神经网络的热连轧精轧板带厚度预测方法。选择影响热连轧精轧板带厚度的影响因素；通过某厂热连轧精轧板带过程实际采集不同控制变量的参数，构建模型所需的样本集，并将数据进行归一化处理，获得归一化样本集；根据归一化样本集构建神经网络；使用ARO算法构建前馈神经网络；使用BAT算法对ARO神经网络进行优化。得到ARO‑BAT‑LSTM神经网络；寻找最优解，得到模型输出。该模型具有网络结构简单收敛速度快、预测精度高、泛化能力强，自适应搜索策略，能够跳出局部最优解等优点。利用本发明，能够满足热连轧精轧板带厚度预测的精确度要求，为实际生产提供理论指导。
主权项：1.一种基于ARO-BAT-LSTM神经网络的热连轧精轧板带厚度预测方法，包括：根据热连轧精轧板带工艺选择影响厚度的控制参数；所述控制参数包括轧制力、辊速、转速、压下率，压下量，入口厚度；根据热连轧精轧工艺选择影响板带厚度的控制变量；通过某厂热连轧精轧过程实际采集不同控制变量的参数，构建模型所需样本集；将构建的样本进行归一化处理，获得归一化样本集；根据归一化样本集构建LSTM神经网络；使用BAT算法对ARO算法进行优化，得到ARO-BAT优化算法，并优化LSTM的参数；使用ARO-BAT优化算法对LSTM算法进行参数寻优，得到ARO-BAT-LSTM预测模型；根据建模样本集，得到模型最终输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁科技学院 基于ARO-BAT-LSTM神经网络的热连轧精轧板带厚度预测方法
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