论文摘要
热轧带钢生产中一般通过酸洗来清除氧化铁皮。控制酸浓度在合理的范围内对于保证酸洗效果起着至关重要的作用,准确测量酸浓度才能更精准地对其进行控制。在机器学习、神经网络兴起的背景下,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的酸浓度预测方法。以某钢厂酸洗数据为对象,建立了LSTM酸浓度预测模型并对样本数据进行预测。试验结果表明,盐酸浓度、铁离子质量浓度的预测平均绝对误差分别为3.17 g/L,3.52 g/L,符合行业的误差规范要求;所提出的模型具备较高的预测精度,拥有较好的浓度预测性能,与传统统计模型相比,拥有更好的预测精度和更好的适用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王宁,刘毅敏
关键词: 浓度预测,带钢酸洗,深度学习,长短期记忆,神经网络
来源: 自动化与仪表 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 武汉科技大学信息科学与工程系
基金: 国家自然科学基金青年基金项目(61701354)
分类号: TG335;TP183
DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.05.003
页码: 10-14
总页数: 5
文件大小: 391K
下载量: 141
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