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基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥熟料f-CaO预测中的应用实践
1
作者
张宏图
《水泥》
CAS
2023年第6期67-70,共4页
本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好。此外,本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法,数据预测...
本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好。此外,本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法,数据预测误差小于5.11%,可有效指导烧成优化控制系统,为烧成控制智能化提供数据支撑。
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关键词
TensorFlow
Keras
PYTHON
f-cao预测
NADAM
OPC
UA
sklearn
归一化
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职称材料
题名
基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥熟料f-CaO预测中的应用实践
1
作者
张宏图
机构
合肥水泥研究设计院有限公司
出处
《水泥》
CAS
2023年第6期67-70,共4页
基金
安徽省科技重大专项(202203f07020009)
安徽省重点研究与开发计划项目(202104a05020054)
中国建材集团揭榜挂帅项目(2021YCJS01)。
文摘
本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好。此外,本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法,数据预测误差小于5.11%,可有效指导烧成优化控制系统,为烧成控制智能化提供数据支撑。
关键词
TensorFlow
Keras
PYTHON
f-cao预测
NADAM
OPC
UA
sklearn
归一化
分类号
TQ172.622.26 [化学工程—水泥工业]
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题名
作者
出处
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1
基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥熟料f-CaO预测中的应用实践
张宏图
《水泥》
CAS
2023
0
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