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基于高相关滤波算法的PSO-LSTM连铸坯质量预测模型
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摘要
文章提出了一种将高相关滤波算法与粒子群优化长短期记忆神经网络相结合的连铸坯质量预测模型。首先,使用高相关滤波算法对影响连铸坯质量的多种因素进行降维处理,然后,利用粒子群优化长短期记忆神经网络进行连铸坯中心偏析陷等级的预测实验。实验结果验证了该模型在预测性能方面的优势。
作者
王旭
机构地区
华北理工大学人工智能学院
出处
《冶金与材料》
2021年第4期5-7,共3页
Metallurgy and Materials
关键词
连铸坯
质量预测
高相关滤波算法
粒子群优化
长短期记忆神经网络
分类号
TF777 [冶金工程—钢铁冶金]
TN713 [电子电信—电路与系统]
引文网络
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冶金与材料
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