【摘 要】
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针对多规格热轧带钢精轧段电耗预测中数据质量低、维数高和复杂性强等问题,本文提出一种基于数据增强与自编码GRU网络的精轧电耗预测模型(WGAN-AE-GRU)。数据预处理阶段,针对
【机 构】
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北京科技大学工程技术研究院,武汉科技大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51907006),中央高校基本科研业务费(FRF-TP-20-029A2).
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针对多规格热轧带钢精轧段电耗预测中数据质量低、维数高和复杂性强等问题,本文提出一种基于数据增强与自编码GRU网络的精轧电耗预测模型(WGAN-AE-GRU)。数据预处理阶段,针对电耗数据采集不均衡问题,采用WGAN网络对使用低频仪器采集的指标数据进行数据增强,以保证电耗数据质量;同时,采用自编码器(AE)对电耗关联的指标进行降维处理,以节省计算时间;最后结合GRU时序网络,实现模型预测精度的整体提升。采用某企业厂级实时数据对所提出方法进行算法验证,结果表明,WGAN-AE-GRU模型计算时间成本低、预测精
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