【摘 要】
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为了确保有效利用轧机设备能力，以某钢厂棒材生产线的轧机电机负荷数据为研究对象，利用PyTorch搭建基于长短时记忆（long short term memory，LSTM）神经网络的预测模型，定义模型初始网格结构参数，选定单元结构激活函数，并针对模型超参数的选择问题，采用自适应学习算法（adaptive moment estimation，Adam）进行参数优化，迭代降低损失值，提高模型的预测精度
【机 构】
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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
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为了确保有效利用轧机设备能力，以某钢厂棒材生产线的轧机电机负荷数据为研究对象，利用PyTorch搭建基于长短时记忆（long short term memory，LSTM）神经网络的预测模型，定义模型初始网格结构参数，选定单元结构激活函数，并针对模型超参数的选择问题，采用自适应学习算法（adaptive moment estimation，Adam）进行参数优化，迭代降低损失值，提高模型的预测精度。通过试验设计，采用生产两种规格棒材的轧机负荷数据进行验证，结果表明，与未优化的负荷预测模型对比，均方误差（mean square error，MSE）分别降低了3.28、1.76，证明了所建立模型的预测效果更好，具有较高的稳定性。
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