[发明专利]一种基于时序网络的连铸坯质量预测方法及系统

摘要

本发明涉及钢铁铸造中连铸坯质量预测领域，公开了一种基于时序网络的连铸坯质量预测方法及系统。本发明中，首先，服务器基于随机森林特征选择器选择对连铸坯质量有重要影响的关键特征，能够降低数据维度，提升模型学习能力，有助于改善连铸工艺。其次，服务器根据选择好的多变量特征数据，输入到设计的时序神经网络进行特征提取，包括感知关键点计算和特征表示提取，进行训练模型。最后，训练完成的模型根据连铸坯的生产过程数据进行实时质量预测。本发明解决了多变量生产数据的实时质量预测问题，能够及时发现有质量问题的连铸坯，防止质量缺陷的连铸坯流入热轧工艺生产线，提升智能化制造水平，降低不良产品带来的经济损失。