基于深层循环神经网络的冷连轧轧制板形动态预测方法

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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115007658 A (43)申请公布日 2022.09.06 (21)申请号 202210444007.7 (22)申请日 2022.04.26 (71)申请人 东北大学 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3 号巷11号 (72)发明人 彭良贵　陈亚飞　李长生　王煜　 (74)专利代理机构 沈阳东大知识产权代理有限 公司 21109 专利代理师 王思齐 (51)Int.Cl. B21B 37/42 (2006.01) B21B 37/44 (2006.01) G06N 3/04 (2006.01) G06N 3/08 (2006.01) 权利要求书3页 说明书12页 附图9页 (54)发明名称 基于深层循环神经网络的冷连轧轧制板形 动态预测方法 (57)摘要 本发明涉及基于深层循环神经网络的冷连 轧轧制板形动态预测方法，属于冶金自动化、智 能化技术领域。本发明提供一种基于堆叠循环神 经网络对冷连轧中间机架轧制板形进行动态预 测的方法。首先建立一个由机架轧制参数和板形 控制参数作为输入层，以分布式板形值作为输出 层，具有两个隐藏层并以冷轧机组机架数为时间 序列展开的深层循环神经网络；然后利用冷轧机 组历史轧制时序数据，板形辊测量数据和通过影 响函数法获得的中间机架轧制板形计算数据作 为训练数据对所建立的板形预报网络进行离线 A 预训练和二次训练；将经过验证后完成训练的板