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申请/专利权人：辽宁科技学院
摘要：本发明提出了一种基于ARO‑BAT‑LSTM神经网络的热连轧板坯粗轧出口温度预测方法，其中的方法包括选择影响热连轧板坯粗轧出口温度参数；构建建模样本集;采用归一化的方法对实验数据进行处理，获得归一化样本集；根据归一化样本集构建LSTM神经网络；使用BAT算法对ARO算法进行优化，得到ARO‑BAT优化算法，利用ARO‑BAT算法对LSTM神经网络进行优化，得到ARO‑BAT‑LSTM神经网络构建的模型，获取所构建模型的最值，并根据所构建模型的最值确定最优解确定最优参数；根据最优参数的预测值与真实生产中的实际值的对比结果，确定热轧板坯粗轧出口温度预测模型的预测精度。该模型具有收敛速度快、预测精度高、自适应搜索策略、能够跳出局部最优解、泛化能力强的优点。与现有技术相比，利用本发明可以更好满足对热连轧板坯粗轧出口温度预测准确度的要求，为实际生产提供理论指导。
主权项：1.一种基于ARO-BAT-LSTM神经网络的热连轧板坯粗轧出口温度预测方法，包括：根据带钢热连轧生产过程中,选择影响热连轧板坯粗轧出口温度的参数；入口温度（装炉温度）、板坯厚度、板坯长度、板坯宽度、实际出炉温度、在炉内时间、板坯质量；利用从某钢厂采集的参数实验数据，构建建模样本集；采用归一化方法对实验数据进行处理，获得归一化样本集；根据归一化样本集构建LSTM神经网络；使用BAT算法对ARO算法进行优化，得到ARO-BAT优化算法利用ARO-BAT算法对LSTM神经网络进行优化，得到ARO-BAT-LSTM预测模型，并根据所构建模型的最值确定最优解确定最优参数；根据最优参数的预测值与所述建模样本集中的目标值的对比结果，得到热连轧板坯粗轧出口温度的预测精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁科技学院 基于ARO-BAT-LSTM神经网络的热连轧板坯粗轧出口温度预测方法
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