技术详细介绍
本发明涉及一种基于流数据的动态轻压下控制方法
流数据的动态通过采集连铸生产线的生产工艺参数并进行归一化处理，得到数据矩阵；利用数据矩阵构建训练样本集和预测样本集；利用训练样本集训练得到对应的回归函数，并建立对应的预测模型；将预测样本集代入预测模型，得到预测结果；对预测结果进行数据处理，得到预测压下量值；利用预测压下量值进行压下量调整，直至实际压下量与预测压下量值相等，完成基于流数据的动态轻压下控制。本发明流数据的动态在压下量的调整中，大幅度的减少了外界干扰对于压下量的影响，实现了压下量调整的人工智能化，降低了生产成本，提高了产品质量。
流数据的动态通过采集连铸生产线的生产工艺参数并进行归一化处理，得到数据矩阵；利用数据矩阵构建训练样本集和预测样本集；利用训练样本集训练得到对应的回归函数，并建立对应的预测模型；将预测样本集代入预测模型，得到预测结果；对预测结果进行数据处理，得到预测压下量值；利用预测压下量值进行压下量调整，直至实际压下量与预测压下量值相等，完成基于流数据的动态轻压下控制。本发明流数据的动态在压下量的调整中，大幅度的减少了外界干扰对于压下量的影响，实现了压下量调整的人工智能化，降低了生产成本，提高了产品质量。