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
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標(biāo)簽： 熱軋 深度學(xué)習(xí) 板帶厚度預(yù)測(cè)
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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)。基于數(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)。
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