【摘 要】
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出口厚度精度是衡量冷连轧带钢产品最重要的质量指标之一,因此提高带钢出口厚度预测精度是很多学者关注的热点,目前神经网络已经运用到这个领域,本文试图进一步使用深度学习的方法来提高带钢出口厚度的预测精度.1.首先介绍了BP神经网络,DNN模型和RNN模型在网络结构,训练方式等方面的区别,其次对轧钢数据进行归一化,将所有变量映射到[0,1]区间.最后使用python语言编程实现三个模型,比较三种模型的实验
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出口厚度精度是衡量冷连轧带钢产品最重要的质量指标之一,因此提高带钢出口厚度预测精度是很多学者关注的热点,目前神经网络已经运用到这个领域,本文试图进一步使用深度学习的方法来提高带钢出口厚度的预测精度.1.首先介绍了BP神经网络,DNN模型和RNN模型在网络结构,训练方式等方面的区别,其次对轧钢数据进行归一化,将所有变量映射到[0,1]区间.最后使用python语言编程实现三个模型,比较三种模型的实验效果,结果表明,使用BP神经网络,DNN模型和RNN模型预测出口厚度的MSE分别是0.014,0.011,0.012.2.首先,介绍梯度加速激活函数GAAF,并分析该函数存在无穷多个不连续点,在反向传播过程中存在不可导的情况,并且形状函数仅根据实验结果从经验上给出,针对GAAF算法的上述问题进行两点改进,提出光滑GAAF函数并给出了形状函数的一般定义式.最后,使用德国时尚科技公司Zalando提供的商品图像分类公共数据集Fashion-MNIST对改进算法进行测试,实验结果表明改进算法可以使该数据集的预测精度提高0.6%.3.首先,为了使原始轧钢数据适用于循环神经网络,对带钢出口厚度数据进行序列化分析处理.其次,根据冷连轧带钢的实际生产过程,引入改进GAAF算法,建立循环神经网络模型.最后,对实验结果进行分析,实验结果表明,使用改进激活函数的RNN可以使出口厚度的预测MSE达到0.009,相比于改进前的RNN,预测精度提高了 0.003.
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