自动化应用2020，Issue(1) ：5-6,11.

基于LSTM变体的下渣预测识别系统

李福进 刘尚瑜 史涛
自动化应用2020，Issue(1) ：5-6,11.
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基于LSTM变体的下渣预测识别系统

李福进 1刘尚瑜 1史涛1
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作者信息

  • 1. 华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063210
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摘要

下渣检测技术是现代连铸生产中必不可少的重要技术,对提高钢铁生产率、延长设备使用寿命至关重要.通过分析连铸生产的相关参数,结合LSTM神经网络模型的特点,开发出依据LSTM模型变体的连铸钢包下渣预测系统.根据某钢厂的生产过程,对连铸下渣预测识别系统的主要流程进行了阐述,并介绍了该系统的软硬件技术实现方案.

关键词

时间序列预测/长短时记忆神经网络/钢包下渣/预测识别

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基金项目

河北省自然科学基金资助项目(F2018209289)

出版年

2020
自动化应用
重庆西南信息有限公司

自动化应用

影响因子：0.156
ISSN：1674-778X
参考文献量6
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