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名称 : 基于 Keras 深度学习框架下 BP 神经网络的 热轧带钢力学性能预测
发表日期 : 2019-03-03
摘要 :

研究了 Keras 深度学习框架下的 BP 神经网络在热轧带钢力学性能预测中的应用。首先采用主成分分 析 PCA 对原始数据进行降维,再利用 Keras 深度学习框架下优化函数及参数对 BP 神经网络进行优化,最终 建立原始化学成分和热轧生产工艺参数与带钢力学性能之间的关系。验证结果表明,模型取得了较高的预 测精度,对于抗拉强度,预测值与实际值的相对误差绝对值在 10% 以内的样本占比 93. 4% ; 对于屈服强度,预 测值与实际值的相对误差绝对值在 10% 以内的样本占比 92. 1% ; 对于伸长率,预测值与实际值的相对误差绝 对值在 10% 以内的样本占比 90. 5% 。因此,通过验证,预测结果对热轧现场具有较好的指导意义。

网址 : www.yjzdh.com
领域 : 冶金自动化
出版公司 : 《冶金自动化》杂志社
出版国家 : CN
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重点项目名称 : 钢铁流程关键要素的协同优化和集成应用-钢铁流程物质流与能量流智能协同调配技术数据集

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