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《全国冶金自动化信息网2018年会论文集》2018年
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基于卷积神经网络的轧制力预测

刘菊  常然然  
【摘要】:为了提高钢铁产品的质量,围绕热轧带钢生产过程中轧制力的预测精度问题,本文建立了基于卷积神经网络(CNN)的轧制力预测模型。通过采集某钢厂历史生产数据,并进行处理,利用开源深度学习工具TensorFlow编写相应的仿真程序。结果表明,基于CNN的轧制力预测模型具有很强的学习能力和表达能力,轧制力预测精度得到很大提高。
【作者单位】:北京金自天正智能控制股份有限公司轧钢传动事业部
【分类号】:TG335.56;TP18

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