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申请/专利权人：辽宁科技学院
摘要：本发明提供一种基于ARO‑BAT‑LSTM神经网络的层流冷却能力预测方法。其途径是寻找层流冷却中的控制方法；选择在热轧作业中影响层流冷却预测能力的控制变量；根据某厂热轧工艺过程中采集到的不同控制变量的参数，建立一个模型样本集；将构建的样本进行归一化处理，获得归一化样本集。在前馈神经网络的构建中，根据归一化样本集构建LSTM神经网络；将BAT算法应用于ARO网络的优化，获得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；根据所构建模型获得最优解，得到模型输出。此模型具有结构简单，预测速度快，预测精度高，自适应能力强，具有跳出局部极值的能力的特点。利用本发明，可以实现层流冷却的精确预报，并对实际生产起到一定的指导作用。
主权项：1.一种基于ARO-BAT-LSTM神经网络的层流冷却预测方法。其途径是：根据热轧工艺选择影响层流冷却预测能力的控制参数；所述控制参数包括终轧温度、带钢厚度、层流上集管数量、层流下集管数量、水的压强、超快冷应用与否、带钢速度；选择在热轧作业中影响层流冷却预测能力的因素；根据某厂热轧工艺过程中采集到的不同控制变量的参数，建立一个模型样本集；将构建的样本进行归一化处理，获得归一化样本集；在前馈神经网络的构建中，根据归一化样本集构建LSTM神经网络；将BAT算法应用于ARO网络的优化，获得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；根据所构建模型获得最优解，得到模型输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁科技学院 基于ARO-BAT-LSTM神经网络的层流冷却能力预测方法
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