基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型：原理、優(yōu)化與應(yīng)用

基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型：原理、優(yōu)化與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與動(dòng)機(jī)在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetwork，DNN）憑借其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力和非線性建模能力，已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，在眾多領(lǐng)域取得了令人矚目的成果。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，DNN廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別、視頻分析和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等任務(wù)。例如，F(xiàn)acebook運(yùn)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行人臉識別，GooglePhotos利用其識別圖片中的對象和場景，使得圖像相關(guān)的處理和分析更加智能和高效。在自然語言處理領(lǐng)域，機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析、語音識別、聊天機(jī)器人和自然語言理解等方面都因DNN取得了突破性進(jìn)展，如Google的神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)（GNMT）借助深度學(xué)習(xí)提升了翻譯質(zhì)量，讓跨語言交流變得更加順暢。在語音識別領(lǐng)域，DNN的應(yīng)用使得語音到文本的轉(zhuǎn)換更加準(zhǔn)確，像Siri、GoogleAssistant和AmazonAlexa等智能語音助手都采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)化語音識別效果，極大地便利了人們的生活。此外，在醫(yī)療影像分析、游戲、金融、自動(dòng)駕駛汽車、推薦系統(tǒng)、生物信息學(xué)以及能源管理等領(lǐng)域，DNN也展現(xiàn)出了巨大的潛力，為各行業(yè)的發(fā)展提供了新的技術(shù)支撐和解決方案。在軋鋼生產(chǎn)過程中，前滑值作為一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，對軋制過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量有著至關(guān)重要的影響。前滑值的準(zhǔn)確預(yù)測有助于優(yōu)化軋制工藝參數(shù)，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量。若前滑值預(yù)測不準(zhǔn)確，可能導(dǎo)致軋制過程中出現(xiàn)堆鋼、拉鋼等異常情況，影響生產(chǎn)的連續(xù)性和產(chǎn)品的尺寸精度，增加廢品率，進(jìn)而給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失。然而，由于軋鋼過程涉及復(fù)雜的物理力學(xué)現(xiàn)象，受到多種因素的綜合影響，如軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度、變形抗力等，使得前滑值的準(zhǔn)確預(yù)測極具挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的預(yù)測方法，如基于經(jīng)驗(yàn)公式和機(jī)理模型的方法，難以全面、準(zhǔn)確地描述軋鋼過程中的復(fù)雜非線性關(guān)系，預(yù)測精度往往難以滿足實(shí)際生產(chǎn)的需求。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，將DNN應(yīng)用于軋鋼前滑值預(yù)測成為了研究的熱點(diǎn)。DNN能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征和模式，對非線性關(guān)系具有強(qiáng)大的建模能力，為解決軋鋼前滑值預(yù)測難題提供了新的途徑。通過構(gòu)建合適的DNN模型，并利用大量的軋鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高前滑值的預(yù)測精度，為軋鋼生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制提供有力支持。但是，在將DNN應(yīng)用于軋鋼前滑值預(yù)測時(shí)，模型過擬合問題較為突出。過擬合會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在實(shí)際生產(chǎn)中的新數(shù)據(jù)上泛化能力較差，無法準(zhǔn)確預(yù)測前滑值。正則化技術(shù)作為一種有效的解決過擬合問題的手段，能夠通過對模型參數(shù)進(jìn)行約束，防止模型過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，提高模型的泛化能力。然而，傳統(tǒng)的正則化方法在某些情況下可能無法充分滿足軋鋼前滑值預(yù)測的需求，需要對正則項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn)，以更好地適應(yīng)軋鋼生產(chǎn)過程的復(fù)雜性和特殊性，進(jìn)一步提高DNN模型的性能和預(yù)測精度。因此，開展基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN的前滑值預(yù)測模型研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2研究目的與意義本研究旨在構(gòu)建一種基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型，以提高軋鋼生產(chǎn)中前滑值的預(yù)測精度，解決傳統(tǒng)預(yù)測方法精度不足以及DNN模型過擬合的問題。通過對正則項(xiàng)的改進(jìn)，使DNN模型能夠更好地學(xué)習(xí)軋鋼過程中的復(fù)雜非線性關(guān)系，增強(qiáng)模型的泛化能力，為軋鋼生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制提供準(zhǔn)確可靠的預(yù)測結(jié)果。本研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在理論方面，通過對正則項(xiàng)的改進(jìn)，深入研究正則化技術(shù)在軋鋼前滑值預(yù)測中的應(yīng)用，豐富和完善了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的理論體系，為解決其他類似的復(fù)雜工業(yè)過程參數(shù)預(yù)測問題提供了新的思路和方法。在實(shí)際應(yīng)用方面，準(zhǔn)確的前滑值預(yù)測能夠?yàn)檐堜撋a(chǎn)過程提供關(guān)鍵的決策支持。通過優(yōu)化軋制工藝參數(shù)，可有效減少堆鋼、拉鋼等異常情況的發(fā)生，提高生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，從而提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。此外，精準(zhǔn)的前滑值預(yù)測有助于提升產(chǎn)品的尺寸精度和質(zhì)量穩(wěn)定性，減少廢品率，增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力，促進(jìn)軋鋼行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究采用了多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和可靠性。首先是理論分析，深入研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及正則化技術(shù)的作用機(jī)制，剖析傳統(tǒng)正則化方法在軋鋼前滑值預(yù)測中存在的不足，為改進(jìn)正則項(xiàng)提供理論依據(jù)。通過對軋鋼過程中前滑值影響因素的理論分析，明確模型輸入特征的選擇原則，構(gòu)建合理的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證也是重要的研究方法之一。收集大量的軋鋼生產(chǎn)實(shí)際數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和特征工程，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性?；诟倪M(jìn)正則項(xiàng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并使用驗(yàn)證集和測試集對模型的性能進(jìn)行評估。通過對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證改進(jìn)正則項(xiàng)的有效性和優(yōu)勢，分析不同正則化方法對模型性能的影響，優(yōu)化模型的超參數(shù)，提高模型的預(yù)測精度和泛化能力。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在對正則項(xiàng)的改進(jìn)上。傳統(tǒng)的正則化方法，如L1和L2正則化，雖然在一定程度上能夠防止過擬合，但在處理軋鋼生產(chǎn)這種復(fù)雜工業(yè)過程的數(shù)據(jù)時(shí)，存在局限性。本研究提出了一種新的改進(jìn)正則項(xiàng)，它能夠更好地適應(yīng)軋鋼過程中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和前滑值預(yù)測的需求。新的正則項(xiàng)不僅考慮了模型參數(shù)的大小，還引入了與軋鋼過程相關(guān)的先驗(yàn)知識和約束條件，對模型參數(shù)進(jìn)行更有針對性的約束。通過這種方式，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更好地學(xué)習(xí)到軋鋼過程中的關(guān)鍵特征和規(guī)律，減少對噪聲和無關(guān)信息的學(xué)習(xí)，從而提高模型的泛化能力和預(yù)測精度。這種改進(jìn)的正則項(xiàng)為解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的過擬合問題提供了新的思路和方法，具有創(chuàng)新性和獨(dú)特性。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）2.1.1DNN基本結(jié)構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）主要由輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成，各層之間通過權(quán)重相互連接。輸入層負(fù)責(zé)接收原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的形式多樣，例如在圖像識別任務(wù)中，輸入層接收的是圖像的像素值，將圖像的原始信息傳遞給后續(xù)層進(jìn)行處理；在文本處理任務(wù)中，輸入層接收的是經(jīng)過編碼后的文本向量，以便模型能夠?qū)ξ谋拘畔⑦M(jìn)行分析和理解。為了使模型更好地處理數(shù)據(jù)，輸入層的數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行預(yù)處理，常見的預(yù)處理方法包括歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化。歸一化通過將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]，使得數(shù)據(jù)的分布更加集中和規(guī)范，有助于模型更快地收斂；標(biāo)準(zhǔn)化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，消除數(shù)據(jù)量綱的影響，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。隱藏層是DNN的核心部分，包含一個(gè)或多個(gè)隱藏層。每個(gè)隱藏層由眾多神經(jīng)元組成，神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。每個(gè)神經(jīng)元接收來自前一層的所有神經(jīng)元的輸出，并通過加權(quán)求和及非線性激活函數(shù)產(chǎn)生本層的輸出。神經(jīng)元之間的連接權(quán)重決定了信息傳遞的強(qiáng)度和方向，通過訓(xùn)練不斷調(diào)整權(quán)重，使得模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征。隱藏層之間的連接形成了網(wǎng)絡(luò)的深度，隨著隱藏層數(shù)量的增加，DNN能夠捕捉到更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系和模式。例如，在圖像識別中，較淺的隱藏層可能只能學(xué)習(xí)到圖像的邊緣、顏色等低級特征，而較深的隱藏層則能夠?qū)W習(xí)到物體的整體形狀、語義等高級特征，從而實(shí)現(xiàn)對圖像內(nèi)容的準(zhǔn)確識別。輸出層是網(wǎng)絡(luò)的最后一層，生成網(wǎng)絡(luò)的最終輸出，其結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)取決于具體任務(wù)的需求。在分類任務(wù)中，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量通常等于類別數(shù)，激活函數(shù)常采用softmax函數(shù)，它將輸出值轉(zhuǎn)化為各個(gè)類別的概率分布，從而可以確定輸入數(shù)據(jù)所屬的類別。在回歸任務(wù)中，輸出層通常只有一個(gè)神經(jīng)元，激活函數(shù)一般為線性函數(shù)，直接輸出一個(gè)連續(xù)的數(shù)值結(jié)果。神經(jīng)元的工作原理是接收來自前一層的所有神經(jīng)元的連接（即權(quán)重），并加上一個(gè)偏置項(xiàng)，然后通過一個(gè)非線性激活函數(shù)產(chǎn)生自身的輸出。常見的激活函數(shù)有Sigmoid、Tanh、ReLU及其變種（如LeakyReLU、ParametricReLU）等。Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到0到1之間，其公式為S(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}，在早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用于二分類問題的輸出層，它能夠?qū)⑤敵鲛D(zhuǎn)化為概率形式，方便進(jìn)行分類決策。Tanh函數(shù)的輸出介于-1和1之間，具有零均值特性，公式為T(x)=\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}，相比Sigmoid函數(shù)，Tanh函數(shù)的輸出范圍更寬，在一些需要處理正負(fù)值的任務(wù)中表現(xiàn)較好，有助于網(wǎng)絡(luò)更快地收斂。ReLU函數(shù)（RectifiedLinearUnit）則是目前應(yīng)用最為廣泛的激活函數(shù)之一，其公式為R(x)=max(0,x)，它在輸入大于0時(shí)直接輸出輸入值，在輸入小于0時(shí)輸出0，這種簡單的非線性變換大大簡化了梯度計(jì)算，有效緩解了梯度消失問題，使得深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更加穩(wěn)定和高效，被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代DNN的隱藏層中。LeakyReLU和ParametricReLU等變種則是對ReLU的改進(jìn)，它們通過在輸入小于0時(shí)給予一個(gè)較小的非零斜率，解決了ReLU函數(shù)可能出現(xiàn)的“死神經(jīng)元”問題，即某些神經(jīng)元在訓(xùn)練過程中可能永遠(yuǎn)不會(huì)被激活，導(dǎo)致參數(shù)無法更新。這些激活函數(shù)賦予了網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性表達(dá)能力，使得DNN能夠處理復(fù)雜的非線性問題，從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到有效的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對各種復(fù)雜任務(wù)的建模和預(yù)測。2.1.2DNN工作原理DNN的工作原理主要包括前向傳播和反向傳播兩個(gè)過程。前向傳播是從輸入層開始，依次計(jì)算各層神經(jīng)元的輸出，直至得到輸出層的結(jié)果。在這個(gè)過程中，輸入數(shù)據(jù)首先被輸入到輸入層，然后傳遞到第一個(gè)隱藏層。在隱藏層中，每個(gè)神經(jīng)元接收來自前一層的輸入，并根據(jù)權(quán)重和偏置進(jìn)行加權(quán)求和，再通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，得到該隱藏層的輸出。這個(gè)輸出又作為下一層的輸入，重復(fù)上述計(jì)算過程，直到數(shù)據(jù)傳遞到輸出層。輸出層根據(jù)任務(wù)的類型，通過相應(yīng)的激活函數(shù)生成最終的輸出結(jié)果。例如，在圖像分類任務(wù)中，輸入層接收圖像的像素?cái)?shù)據(jù)，經(jīng)過多個(gè)隱藏層的特征提取和變換，輸出層通過softmax激活函數(shù)輸出圖像屬于各個(gè)類別的概率，從而實(shí)現(xiàn)對圖像類別的預(yù)測。前向傳播的過程可以用數(shù)學(xué)公式表示為：對于第l層的神經(jīng)元，其輸入為前一層的輸出a^{l-1}，權(quán)重矩陣為W^{l}，偏置向量為b^{l}，則該層的未激活輸出z^{l}=W^{l}a^{l-1}+b^{l}，激活后的輸出a^{l}=f(z^{l})，其中f為激活函數(shù)。通過不斷地進(jìn)行這樣的計(jì)算，從輸入層到輸出層逐步傳遞，最終得到模型的預(yù)測結(jié)果。反向傳播則是利用鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于每個(gè)權(quán)重和偏置項(xiàng)的梯度，這些梯度指示了如何調(diào)整權(quán)重以減小損失。反向傳播是深度學(xué)習(xí)中最重要的算法之一，它允許網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并更新其參數(shù)。在反向傳播過程中，首先計(jì)算輸出層的誤差，即預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，通過損失函數(shù)來衡量這種差異。常見的損失函數(shù)有均方誤差（MSE）用于回歸任務(wù)，它通過計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值之間差值的平方和的平均值來衡量誤差，公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為真實(shí)值，\hat{y}_{i}為預(yù)測值；交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）用于分類任務(wù)，它衡量了兩個(gè)概率分布之間的差異，對于多分類問題，其公式為L=-\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{C}y_{ij}\log(\hat{y}_{ij})，其中n為樣本數(shù)量，C為類別數(shù)，y_{ij}表示第i個(gè)樣本屬于第j類的真實(shí)概率（通常為0或1），\hat{y}_{ij}表示模型預(yù)測第i個(gè)樣本屬于第j類的概率。計(jì)算出輸出層的誤差后，根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t，將誤差從輸出層反向傳播到隱藏層，依次計(jì)算每個(gè)隱藏層的誤差以及損失函數(shù)關(guān)于每個(gè)權(quán)重和偏置項(xiàng)的梯度。梯度表示了損失函數(shù)在當(dāng)前參數(shù)下的變化率，通過沿著梯度的反方向調(diào)整權(quán)重和偏置，即使用梯度下降法等優(yōu)化算法，如W^{l}=W^{l}-\alpha\frac{\partialL}{\partialW^{l}}，b^{l}=b^{l}-\alpha\frac{\partialL}{\partialb^{l}}，其中\(zhòng)alpha為學(xué)習(xí)率，\frac{\partialL}{\partialW^{l}}和\frac{\partialL}{\partialb^{l}}分別為損失函數(shù)L關(guān)于權(quán)重W^{l}和偏置b^{l}的梯度，從而減小損失函數(shù)的值，使模型的預(yù)測結(jié)果更接近真實(shí)標(biāo)簽。在訓(xùn)練過程中，不斷重復(fù)前向傳播和反向傳播的過程，直到模型收斂，即損失函數(shù)不再顯著下降，此時(shí)模型就學(xué)習(xí)到了輸入數(shù)據(jù)與輸出標(biāo)簽之間的關(guān)系，能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。2.1.3DNN在預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用DNN在圖像、語音、自然語言處理等預(yù)測領(lǐng)域取得了眾多成功案例，展現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)勢。在圖像預(yù)測領(lǐng)域，以圖像分類任務(wù)為例，AlexNet在2012年的ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽中嶄露頭角，它首次將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大規(guī)模圖像分類，通過多個(gè)卷積層和池化層提取圖像的特征，最后通過全連接層進(jìn)行分類預(yù)測，取得了遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確率，開啟了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的新紀(jì)元。VGG網(wǎng)絡(luò)則通過增加網(wǎng)絡(luò)的深度，使用小尺寸的卷積核進(jìn)行多次卷積操作，進(jìn)一步提高了特征提取的能力，使得模型對圖像的特征表達(dá)更加豐富和準(zhǔn)確，在圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)中表現(xiàn)出色。這些成功案例表明，DNN在圖像預(yù)測領(lǐng)域具有強(qiáng)大的特征提取和模式識別能力，能夠從大量的圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到圖像的關(guān)鍵特征，從而準(zhǔn)確地對圖像進(jìn)行分類和識別。在語音預(yù)測領(lǐng)域，谷歌的DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的WaveNet模型是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音合成系統(tǒng)，它采用了自回歸的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過堆疊多個(gè)卷積層來捕捉音頻信號中的時(shí)序依賴關(guān)系，能夠生成高度自然流暢的語音。在語音識別任務(wù)中，DNN通過提取音頻信號中的特征，并將其映射到對應(yīng)的文本標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)了高精度的語音轉(zhuǎn)文字功能。例如，在智能語音助手Siri、GoogleAssistant和AmazonAlexa等產(chǎn)品中，DNN技術(shù)的應(yīng)用使得語音識別的準(zhǔn)確率大幅提高，用戶可以通過語音與設(shè)備進(jìn)行自然交互，極大地提升了用戶體驗(yàn)。這體現(xiàn)了DNN在處理語音信號時(shí)，能夠有效地學(xué)習(xí)到語音的聲學(xué)特征和語言模型，實(shí)現(xiàn)對語音內(nèi)容的準(zhǔn)確理解和轉(zhuǎn)換。在自然語言處理預(yù)測領(lǐng)域，基于Transformer模型的BERT和GPT系列取得了卓越的性能。BERT通過雙向Transformer架構(gòu)，在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識表示，能夠很好地捕捉文本中的語義和語法信息，在文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)等任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。例如，在文本分類任務(wù)中，BERT能夠準(zhǔn)確地理解文本的主題和情感傾向，將文本分類到相應(yīng)的類別中；在問答系統(tǒng)中，BERT可以根據(jù)給定的問題，從大量的文本中找到準(zhǔn)確的答案。GPT系列則側(cè)重于語言生成任務(wù)，通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，能夠生成連貫、自然的文本，如文章寫作、對話生成等。例如，GPT-3可以根據(jù)用戶輸入的提示，生成高質(zhì)量的文章、故事、代碼等，展示了DNN在自然語言處理領(lǐng)域強(qiáng)大的語言理解和生成能力。然而，DNN在應(yīng)用中也存在一定的局限性。一方面，DNN模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。例如，訓(xùn)練一個(gè)大規(guī)模的圖像識別模型，需要收集和標(biāo)注海量的圖像數(shù)據(jù)，同時(shí)需要使用高性能的計(jì)算機(jī)和圖形處理器（GPU）進(jìn)行長時(shí)間的計(jì)算，這不僅增加了訓(xùn)練成本，還對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量提出了很高的要求。另一方面，DNN模型容易出現(xiàn)過擬合問題，尤其是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下，模型可能會(huì)過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在測試數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。此外，DNN模型的可解釋性較差，其內(nèi)部的決策過程和特征學(xué)習(xí)機(jī)制較為復(fù)雜，難以直觀地理解模型是如何做出預(yù)測的，這在一些對模型可解釋性要求較高的領(lǐng)域，如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)險(xiǎn)評估等，限制了DNN的應(yīng)用。2.2正則化技術(shù)2.2.1正則化的概念與作用在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，正則化是一組用于減少模型過擬合的方法，旨在提高模型的泛化能力，即模型在新的、未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力。過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得非常好，能夠準(zhǔn)確地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)和噪聲，但在測試數(shù)據(jù)或?qū)嶋H應(yīng)用中的新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，泛化能力不足。這是因?yàn)槟Ｐ蛯W(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的一些特殊模式，而這些模式可能并不適用于所有數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型在面對新數(shù)據(jù)時(shí)無法準(zhǔn)確預(yù)測。正則化通過對模型進(jìn)行約束或懲罰，限制模型的復(fù)雜度，防止模型過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，從而使模型更加關(guān)注數(shù)據(jù)的整體特征和規(guī)律。從本質(zhì)上講，正則化是在模型的訓(xùn)練誤差和泛化誤差之間進(jìn)行權(quán)衡。它通過增加一個(gè)正則化項(xiàng)到損失函數(shù)中，使得模型在最小化損失函數(shù)時(shí)，不僅要考慮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度，還要考慮模型的復(fù)雜度。這樣，模型在訓(xùn)練過程中就會(huì)避免過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而提高在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。以一個(gè)簡單的線性回歸模型為例，假設(shè)我們有訓(xùn)練數(shù)據(jù){(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其中xi是輸入特征，yi是對應(yīng)的輸出值。線性回歸模型的目標(biāo)是找到一個(gè)線性函數(shù)y=w*x+b，使得預(yù)測值y與真實(shí)值yi之間的誤差最小，通常使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，即L=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-(w*x_{i}+b))^{2}。在沒有正則化的情況下，模型可能會(huì)找到一個(gè)非常復(fù)雜的解，使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的誤差幾乎為零，但這個(gè)解可能過度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。當(dāng)加入正則化項(xiàng)后，損失函數(shù)變?yōu)長=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-(w*x_{i}+b))^{2}+\lambdaR(w)，其中\(zhòng)lambda是正則化參數(shù)，控制正則化項(xiàng)的強(qiáng)度，R(w)是正則化項(xiàng)，它對模型的參數(shù)w進(jìn)行約束。通過調(diào)整\lambda的值，可以平衡模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度和模型的復(fù)雜度，從而提高模型的泛化能力。2.2.2傳統(tǒng)正則化方法傳統(tǒng)正則化方法主要包括L1正則化、L2正則化以及Dropout等，它們在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中被廣泛應(yīng)用。L1正則化，也稱為套索回歸（LassoRegression），是在損失函數(shù)中加入?yún)?shù)的絕對值之和作為懲罰項(xiàng)，其損失函數(shù)的形式為L=L_{0}+\lambda\sum_{i=1}^{n}|w_{i}|，其中L_{0}是原始的損失函數(shù)，如均方誤差或交叉熵?fù)p失，\lambda是正則化參數(shù)，w_{i}是模型的參數(shù)。L1正則化的作用機(jī)制是通過對參數(shù)施加懲罰，使得部分參數(shù)變?yōu)?，從而達(dá)到稀疏化的效果。在一個(gè)線性回歸模型中，如果某些特征對預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)較小，L1正則化會(huì)傾向于將這些特征對應(yīng)的參數(shù)設(shè)置為0，這樣可以實(shí)現(xiàn)特征選擇，去除那些對模型性能貢獻(xiàn)不大的特征，簡化模型結(jié)構(gòu)，同時(shí)也能防止過擬合。此外，L1正則化還可以提高模型的可解釋性，因?yàn)橄∈璧膮?shù)矩陣使得我們更容易理解哪些特征對模型的輸出起到了關(guān)鍵作用。L2正則化，又稱嶺回歸（RidgeRegression），是在損失函數(shù)中加入?yún)?shù)的平方和作為懲罰項(xiàng)，損失函數(shù)為L=L_{0}+\lambda\sum_{i=1}^{n}w_{i}^{2}。與L1正則化不同，L2正則化不會(huì)使參數(shù)變?yōu)?，而是使參數(shù)值變小，它通過對較大的參數(shù)值施加更大的懲罰，使得模型的參數(shù)更加平滑，避免參數(shù)過大導(dǎo)致模型過擬合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，L2正則化可以使得權(quán)重分布更加均勻，防止某些神經(jīng)元的權(quán)重過大，從而提高模型的泛化能力。例如，在一個(gè)多層感知機(jī)中，L2正則化可以約束隱藏層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使得模型在學(xué)習(xí)過程中更加穩(wěn)健，不會(huì)因?yàn)槟承?quán)重的過度增長而導(dǎo)致過擬合。Dropout是一種簡單而有效的正則化方法，主要用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的原理是在訓(xùn)練過程中，隨機(jī)“丟棄”（即將其輸出設(shè)置為0）一部分神經(jīng)元，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每次訓(xùn)練時(shí)都使用不同的神經(jīng)元子集進(jìn)行計(jì)算。這樣可以防止神經(jīng)元之間形成過于復(fù)雜的共適應(yīng)關(guān)系，因?yàn)槊總€(gè)神經(jīng)元都不能依賴于其他特定神經(jīng)元的輸出，從而迫使模型學(xué)習(xí)更加魯棒的特征表示。假設(shè)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有100個(gè)神經(jīng)元，在一次訓(xùn)練中，Dropout以一定的概率（如0.5）隨機(jī)選擇50個(gè)神經(jīng)元并將它們的輸出設(shè)置為0，然后使用剩下的50個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行前向傳播和反向傳播更新參數(shù)。在測試階段，Dropout通常不啟用，所有神經(jīng)元都參與計(jì)算，但它們的輸出會(huì)乘以一個(gè)與訓(xùn)練時(shí)丟棄概率相關(guān)的系數(shù)，以保持模型在訓(xùn)練和測試時(shí)的輸出期望一致。Dropout可以顯著提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象，在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。2.2.3正則化在DNN中的應(yīng)用現(xiàn)狀在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的訓(xùn)練過程中，正則化技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，以解決模型過擬合問題，提高模型的泛化能力。許多研究和實(shí)際應(yīng)用都表明，正則化能夠有效地改善DNN的性能。在圖像分類任務(wù)中，使用L2正則化和Dropout可以顯著提高模型在測試集上的準(zhǔn)確率，減少過擬合現(xiàn)象。在自然語言處理任務(wù)中，如文本分類、情感分析等，正則化也能夠幫助模型更好地學(xué)習(xí)文本的語義特征，提高模型的泛化能力。然而，當(dāng)前正則化在DNN中的應(yīng)用仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。一方面，不同的正則化方法在不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)集上的效果差異較大，選擇合適的正則化方法和超參數(shù)仍然是一個(gè)難題。L1和L2正則化在某些情況下可能無法充分發(fā)揮作用，無法有效約束模型的復(fù)雜度，導(dǎo)致過擬合問題仍然存在。Dropout的隨機(jī)丟棄機(jī)制雖然簡單有效，但在一些復(fù)雜任務(wù)中，可能會(huì)丟失一些重要的信息，影響模型的學(xué)習(xí)效果。另一方面，隨著DNN模型的規(guī)模和復(fù)雜度不斷增加，正則化的效果可能會(huì)受到一定的限制。當(dāng)模型非常復(fù)雜時(shí)，傳統(tǒng)的正則化方法可能無法完全抑制模型的過擬合傾向，需要更加強(qiáng)大的正則化技術(shù)來應(yīng)對。此外，正則化與模型的其他優(yōu)化策略，如優(yōu)化算法、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等之間的協(xié)同作用也需要進(jìn)一步研究，以找到最佳的組合方式，提高模型的整體性能。在實(shí)際應(yīng)用中，如何在不同的場景下合理選擇和使用正則化技術(shù)，仍然是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域需要深入研究的課題。2.3前滑值預(yù)測2.3.1前滑值的定義與計(jì)算方法在軋鋼生產(chǎn)過程中，前滑是指在軋制時(shí)被軋金屬的出口速度大于軋輥圓周速度的現(xiàn)象，其描述參數(shù)稱為前滑值，也簡稱為前滑。前滑值的定義公式為：S=\frac{V_{h}-V}{V}\times100\%，其中S為前滑值，V_{h}為軋件出口速度，V為軋輥圓周速度。這個(gè)公式直觀地反映了軋件出口速度與軋輥圓周速度的相對關(guān)系，通過計(jì)算兩者速度的差值與軋輥圓周速度的比值，得到前滑值，用以衡量前滑現(xiàn)象的程度。在實(shí)際計(jì)算中，由于直接測量軋件出口速度V_{h}存在一定困難，通常會(huì)采用一些間接的方法。根據(jù)體積不變定律，在軋制過程中，軋件的體積在變形前后保持不變，即HBL=hbl，其中H、B、L分別為軋件入口前的高度、寬度和長度，h、b、l分別為軋件出口后的高度、寬度和長度。同時(shí)，在時(shí)間t內(nèi)，軋件入口的體積流量等于出口的體積流量，即HBV_{入}t=hbV_{出}t。由此可以推導(dǎo)出，在時(shí)間t內(nèi)，軋出的軋件長度l_{h}與軋輥表面任一點(diǎn)所走的距離l_{0}的關(guān)系為S=\frac{l_{h}-l_{0}}{l_{0}}\times100\%。在實(shí)際測量中，常用的方法是在軋輥表面打出距離為L_{0}的兩個(gè)小坑，軋制后測量小坑在軋件上的壓痕距離為L_{h}，將其代入上述公式即可計(jì)算出前滑值。不過，在熱軋時(shí)，由于軋件冷卻后會(huì)發(fā)生收縮，所以測量得到的軋件上兩壓痕之間距L_{h}需要進(jìn)行修正，修正公式為L_{h}=L_{h}'[1+\alpha(t_{1}-t_{2})]，其中L_{h}'為軋件冷卻后測得兩壓痕間的距離，\alpha為軋件的線膨脹系數(shù)，t_{1}為軋制時(shí)的溫度，t_{2}為冷卻后的溫度。通過這些計(jì)算方法和修正措施，可以較為準(zhǔn)確地計(jì)算出前滑值，為軋鋼生產(chǎn)過程的分析和控制提供重要的數(shù)據(jù)支持。2.3.2前滑值預(yù)測在實(shí)際生產(chǎn)中的重要性前滑值預(yù)測在軋鋼實(shí)際生產(chǎn)中具有至關(guān)重要的意義，對生產(chǎn)質(zhì)量、效率和成本控制等方面都有著深遠(yuǎn)的影響。從生產(chǎn)質(zhì)量角度來看，準(zhǔn)確的前滑值預(yù)測是保證軋鋼產(chǎn)品尺寸精度和質(zhì)量穩(wěn)定性的關(guān)鍵。在軋制過程中，如果前滑值與預(yù)期不符，可能導(dǎo)致軋件的實(shí)際尺寸與設(shè)計(jì)尺寸存在偏差。當(dāng)實(shí)際前滑值大于預(yù)測值時(shí)，軋件在出口處的速度過快，可能會(huì)使軋件的長度超出預(yù)期，從而影響產(chǎn)品的定尺精度；反之，若實(shí)際前滑值小于預(yù)測值，軋件出口速度過慢，可能導(dǎo)致軋件長度不足，同樣無法滿足產(chǎn)品的尺寸要求。這些尺寸偏差會(huì)直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量，降低產(chǎn)品的合格率，增加廢品率，進(jìn)而影響企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場競爭力。在高精度板材軋制中，微小的前滑值偏差都可能導(dǎo)致板材厚度不均勻，影響板材的平整度和性能，使其無法滿足高端用戶的需求。因此，準(zhǔn)確預(yù)測前滑值能夠幫助生產(chǎn)人員及時(shí)調(diào)整軋制工藝參數(shù)，確保軋件按照設(shè)計(jì)要求的尺寸和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行軋制，提高產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性。在生產(chǎn)效率方面，前滑值預(yù)測對于保障連軋過程的順利進(jìn)行和提高生產(chǎn)效率起著重要作用。在連軋生產(chǎn)中，各機(jī)架之間的速度需要精確匹配，以保持軋件在軋制過程中的張力穩(wěn)定和秒流量相等。如果不能準(zhǔn)確預(yù)測前滑值，可能會(huì)導(dǎo)致相鄰機(jī)架間的速度不協(xié)調(diào)，破壞秒流量相等的條件。當(dāng)某一機(jī)架的前滑值預(yù)測不準(zhǔn)確，使得該機(jī)架軋件的出口速度與下一機(jī)架的入口速度不匹配時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)拉鋼或堆鋼現(xiàn)象。拉鋼會(huì)使軋件受到過大的拉力，可能導(dǎo)致軋件斷裂，中斷生產(chǎn)；堆鋼則會(huì)使軋件在機(jī)架間堆積，造成設(shè)備故障，同樣需要停機(jī)處理。這些異常情況不僅會(huì)降低生產(chǎn)效率，增加設(shè)備的維護(hù)成本，還可能對設(shè)備造成損壞，影響設(shè)備的使用壽命。通過準(zhǔn)確預(yù)測前滑值，生產(chǎn)人員可以合理調(diào)整各機(jī)架的軋輥速度，確保連軋過程的穩(wěn)定進(jìn)行，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。前滑值預(yù)測還對成本控制有著重要影響。準(zhǔn)確的前滑值預(yù)測有助于優(yōu)化軋制工藝，減少能源消耗和原材料浪費(fèi)。通過合理調(diào)整軋制工藝參數(shù)，如軋輥轉(zhuǎn)速、軋制溫度等，可以使軋鋼過程更加高效，降低能源消耗。同時(shí)，由于能夠準(zhǔn)確控制軋件的尺寸和質(zhì)量，減少了廢品的產(chǎn)生，降低了原材料的浪費(fèi)，從而降低了生產(chǎn)成本。準(zhǔn)確的前滑值預(yù)測還可以減少因設(shè)備故障和生產(chǎn)中斷而帶來的額外成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。2.3.3現(xiàn)有的前滑值預(yù)測方法現(xiàn)有的前滑值預(yù)測方法主要包括傳統(tǒng)預(yù)測方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測方法，它們各自具有特點(diǎn)，也存在一定的優(yōu)缺點(diǎn)。傳統(tǒng)的前滑值預(yù)測方法主要基于經(jīng)驗(yàn)公式和機(jī)理模型。經(jīng)驗(yàn)公式是通過對大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)實(shí)踐的總結(jié)歸納得出的，例如德雷斯登（D.Dresden）于1915年按軋件秒流量體積不變條件和均勻變形假設(shè)求出的公式，這類公式形式相對簡單，計(jì)算方便，在一定程度上能夠反映前滑值與一些主要影響因素之間的關(guān)系。機(jī)理模型則是基于軋制過程的物理力學(xué)原理，通過建立數(shù)學(xué)模型來描述軋制過程中的各種物理現(xiàn)象，如金屬的塑性變形、摩擦力分布等，從而預(yù)測前滑值。這些模型通?？紤]了軋件的材料特性、幾何尺寸、軋制工藝參數(shù)等因素，具有一定的理論基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算速度快，對數(shù)據(jù)量的要求相對較低，并且在某些特定條件下能夠給出較為合理的預(yù)測結(jié)果。在軋制工藝相對穩(wěn)定、影響因素變化較小的情況下，基于經(jīng)驗(yàn)公式和機(jī)理模型的預(yù)測方法能夠滿足生產(chǎn)的基本需求。然而，傳統(tǒng)方法也存在明顯的局限性。由于軋鋼過程的復(fù)雜性，實(shí)際生產(chǎn)中存在眾多難以精確描述和量化的因素，傳統(tǒng)方法往往無法全面考慮這些因素的綜合影響，導(dǎo)致預(yù)測精度有限，難以滿足現(xiàn)代軋鋼生產(chǎn)對高精度的要求。當(dāng)軋制工藝發(fā)生變化，或者遇到新的軋件材質(zhì)和規(guī)格時(shí)，傳統(tǒng)方法的適應(yīng)性較差，預(yù)測結(jié)果的可靠性會(huì)受到很大影響。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的前滑值預(yù)測方法逐漸得到應(yīng)用。這些方法主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機(jī)（SVM）等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征和模式，對前滑值與各種影響因素之間的非線性關(guān)系進(jìn)行建模。通過收集大量的軋鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度、變形抗力等信息作為輸入，前滑值作為輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠?qū)W習(xí)到這些因素與前滑值之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)對前滑值的預(yù)測。支持向量機(jī)則是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，通過尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開，在回歸問題中也能通過核函數(shù)將低維空間的非線性問題映射到高維空間進(jìn)行線性處理，從而實(shí)現(xiàn)對前滑值的預(yù)測?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法具有較高的預(yù)測精度，能夠更好地處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，對各種復(fù)雜的生產(chǎn)情況具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。在面對不同的軋件材質(zhì)、軋制工藝和生產(chǎn)條件時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，捕捉到數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，給出較為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。這些方法也存在一些問題，如模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型性能影響較大；模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的預(yù)測過程和結(jié)果；訓(xùn)練過程計(jì)算量大，對計(jì)算資源要求較高，并且容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致模型的泛化能力下降。三、改進(jìn)正則項(xiàng)的設(shè)計(jì)與分析3.1改進(jìn)正則項(xiàng)的提出3.1.1針對DNN過擬合問題的改進(jìn)思路在將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）應(yīng)用于軋鋼前滑值預(yù)測時(shí)，過擬合問題嚴(yán)重影響了模型的泛化能力和預(yù)測準(zhǔn)確性。過擬合的產(chǎn)生主要源于以下幾個(gè)方面的原因。數(shù)據(jù)方面，軋鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和有限性是導(dǎo)致過擬合的重要因素之一。軋鋼過程涉及眾多復(fù)雜的物理化學(xué)現(xiàn)象，受到多種因素的綜合影響，如軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度、變形抗力等，這些因素之間相互作用，使得數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高度的非線性和復(fù)雜性。由于實(shí)際生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)采集受到成本、時(shí)間、設(shè)備等條件的限制，獲取的樣本數(shù)量往往有限，難以全面覆蓋所有可能的軋制工況。這就導(dǎo)致DNN模型在有限的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，容易過度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的局部特征和噪聲，而忽略了數(shù)據(jù)的整體規(guī)律，從而產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象。模型結(jié)構(gòu)方面，DNN通常具有大量的參數(shù)和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，這賦予了它強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，但也增加了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)模型的復(fù)雜度超過了數(shù)據(jù)所包含的信息復(fù)雜度時(shí)，模型就可能會(huì)學(xué)習(xí)到一些與實(shí)際問題無關(guān)的模式和細(xì)節(jié)，這些模式和細(xì)節(jié)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好，但在新的數(shù)據(jù)上卻無法泛化，導(dǎo)致模型的預(yù)測性能下降。如果隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量過多，或者網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過深，模型就可能會(huì)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行過度擬合，使得模型在測試集上的表現(xiàn)遠(yuǎn)不如在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)。訓(xùn)練過程中，學(xué)習(xí)率的選擇不當(dāng)也可能引發(fā)過擬合問題。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，模型在訓(xùn)練過程中可能會(huì)跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致無法收斂；而如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過小，模型的訓(xùn)練速度會(huì)非常緩慢，并且容易陷入局部最優(yōu)解。在訓(xùn)練后期，當(dāng)模型已經(jīng)基本收斂時(shí)，如果學(xué)習(xí)率沒有及時(shí)調(diào)整，模型可能會(huì)繼續(xù)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行過度擬合，進(jìn)一步降低模型的泛化能力。針對上述過擬合問題，本研究提出從正則項(xiàng)的改進(jìn)入手來解決。傳統(tǒng)的正則化方法，如L1和L2正則化，雖然在一定程度上能夠約束模型參數(shù)，防止過擬合，但它們在處理軋鋼生產(chǎn)這種復(fù)雜工業(yè)過程的數(shù)據(jù)時(shí)，存在局限性。L1和L2正則化主要是對模型參數(shù)的大小進(jìn)行約束，沒有充分考慮到軋鋼過程中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和前滑值預(yù)測的需求。因此，本研究的改進(jìn)思路是設(shè)計(jì)一種新的正則項(xiàng)，使其能夠更好地適應(yīng)軋鋼生產(chǎn)過程的復(fù)雜性和特殊性。新的正則項(xiàng)不僅要對模型參數(shù)進(jìn)行約束，還要引入與軋鋼過程相關(guān)的先驗(yàn)知識和約束條件，對模型參數(shù)進(jìn)行更有針對性的約束。通過這種方式，引導(dǎo)模型更加關(guān)注數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征和規(guī)律，減少對噪聲和無關(guān)信息的學(xué)習(xí)，從而提高模型的泛化能力和預(yù)測精度。3.1.2改進(jìn)正則項(xiàng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式與原理本研究提出的改進(jìn)正則項(xiàng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：R=\lambda_1\sum_{i=1}^{n}|w_{i}|+\lambda_2\sum_{i=1}^{n}w_{i}^{2}+\lambda_3\sum_{j=1}^{m}\sum_{i=1}^{n}(w_{i}-\overline{w}_{j})^2其中，w_{i}表示模型的參數(shù)，\lambda_1、\lambda_2和\lambda_3分別是L1正則化項(xiàng)、L2正則化項(xiàng)和改進(jìn)部分的正則化參數(shù)，n為參數(shù)的總數(shù)，m為與軋鋼過程相關(guān)的特征組數(shù)，\overline{w}_{j}表示第j組特征對應(yīng)的參數(shù)均值。該改進(jìn)正則項(xiàng)的原理是綜合了L1和L2正則化的優(yōu)點(diǎn)，并引入了與軋鋼過程相關(guān)的先驗(yàn)知識。L1正則化項(xiàng)\lambda_1\sum_{i=1}^{n}|w_{i}|能夠使部分參數(shù)變?yōu)?，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的稀疏化，有助于去除那些對模型性能貢獻(xiàn)不大的特征，簡化模型結(jié)構(gòu)，提高模型的可解釋性。在軋鋼前滑值預(yù)測中，某些特征可能與前滑值的相關(guān)性較弱，通過L1正則化可以使這些特征對應(yīng)的參數(shù)稀疏化，從而減少模型對這些無關(guān)特征的學(xué)習(xí)。L2正則化項(xiàng)\lambda_2\sum_{i=1}^{n}w_{i}^{2}則通過對較大的參數(shù)值施加更大的懲罰，使參數(shù)值變小，使得模型的參數(shù)更加平滑，防止參數(shù)過大導(dǎo)致模型過擬合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，L2正則化可以使得權(quán)重分布更加均勻，避免某些神經(jīng)元的權(quán)重過大，從而提高模型的泛化能力。改進(jìn)部分\lambda_3\sum_{j=1}^{m}\sum_{i=1}^{n}(w_{i}-\overline{w}_{j})^2引入了與軋鋼過程相關(guān)的先驗(yàn)知識。在軋鋼生產(chǎn)中，不同的特征組，如軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度等，對前滑值的影響具有一定的相關(guān)性和規(guī)律性。通過計(jì)算參數(shù)與對應(yīng)特征組參數(shù)均值的差異，并將其納入正則化項(xiàng)中，可以約束模型參數(shù)在不同特征組之間的分布，使得模型在學(xué)習(xí)過程中更加關(guān)注不同特征組之間的協(xié)同作用和內(nèi)在聯(lián)系。在考慮軋輥轉(zhuǎn)速和軋制溫度這兩個(gè)特征組時(shí)，它們對前滑值的影響可能存在一定的關(guān)聯(lián)，通過改進(jìn)部分的正則化項(xiàng)，可以使模型更好地學(xué)習(xí)到這種關(guān)聯(lián)，避免模型過度關(guān)注某個(gè)特征組而忽略其他特征組的影響，從而提高模型對軋鋼過程復(fù)雜關(guān)系的建模能力，進(jìn)一步增強(qiáng)模型的泛化能力和預(yù)測精度。與傳統(tǒng)正則項(xiàng)相比，本改進(jìn)正則項(xiàng)不僅考慮了參數(shù)的大小約束，還融入了軋鋼過程的先驗(yàn)知識，對模型參數(shù)的約束更加全面和有針對性，能夠更好地適應(yīng)軋鋼前滑值預(yù)測的需求。3.2改進(jìn)正則項(xiàng)對DNN性能的影響3.2.1理論分析從理論角度來看，改進(jìn)正則項(xiàng)對DNN模型的復(fù)雜度、泛化能力和收斂速度都有著重要的影響。在模型復(fù)雜度方面，改進(jìn)正則項(xiàng)通過對參數(shù)的約束，有效地控制了模型的復(fù)雜度。L1正則化項(xiàng)使得部分參數(shù)變?yōu)?，實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)的稀疏化，減少了模型中有效參數(shù)的數(shù)量，從而降低了模型的復(fù)雜度。在一個(gè)具有大量參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，L1正則化可以使那些對模型輸出影響較小的參數(shù)變?yōu)?，簡化了模型結(jié)構(gòu)，避免了模型因參數(shù)過多而導(dǎo)致的過擬合問題。L2正則化項(xiàng)則通過使參數(shù)值變小，使得模型的參數(shù)分布更加平滑，防止參數(shù)過大導(dǎo)致模型過于復(fù)雜。改進(jìn)部分引入的與軋鋼過程相關(guān)的先驗(yàn)知識，進(jìn)一步約束了模型參數(shù)在不同特征組之間的分布，使得模型更加關(guān)注不同特征組之間的協(xié)同作用，避免模型過度關(guān)注某些局部特征而導(dǎo)致復(fù)雜度增加。通過這些方式，改進(jìn)正則項(xiàng)能夠在保證模型學(xué)習(xí)能力的前提下，有效地控制模型的復(fù)雜度，使模型更加簡潔和穩(wěn)定。改進(jìn)正則項(xiàng)對模型的泛化能力提升也有著顯著的作用。泛化能力是指模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力，它是衡量模型性能的重要指標(biāo)。改進(jìn)正則項(xiàng)通過減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中噪聲和無關(guān)信息的學(xué)習(xí)，使模型更加關(guān)注數(shù)據(jù)的整體特征和規(guī)律，從而提高了模型的泛化能力。在軋鋼前滑值預(yù)測中，改進(jìn)正則項(xiàng)利用與軋鋼過程相關(guān)的先驗(yàn)知識，約束模型參數(shù)在不同特征組之間的分布，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)到不同特征組之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測前滑值。在面對新的軋制工況和數(shù)據(jù)時(shí)，模型能夠憑借對整體特征和規(guī)律的學(xué)習(xí)，做出更準(zhǔn)確的預(yù)測，而不是僅僅依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特定模式，從而提高了模型的泛化能力。關(guān)于收斂速度，改進(jìn)正則項(xiàng)在一定程度上能夠加快模型的收斂速度。在DNN的訓(xùn)練過程中，參數(shù)的更新方向和步長對收斂速度有著重要影響。改進(jìn)正則項(xiàng)通過對參數(shù)的約束，使得參數(shù)的更新更加穩(wěn)定和合理。L2正則化項(xiàng)使得參數(shù)值變小，避免了參數(shù)更新過程中的大幅波動(dòng)，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更快地收斂到最優(yōu)解。改進(jìn)部分的正則化項(xiàng)引入的先驗(yàn)知識，也為參數(shù)的更新提供了更有針對性的指導(dǎo)，使得模型能夠更快地找到最優(yōu)的參數(shù)組合，從而加快了收斂速度。在訓(xùn)練初期，改進(jìn)正則項(xiàng)能夠幫助模型更快地調(diào)整參數(shù)，避免陷入局部最優(yōu)解，提高了訓(xùn)練效率。3.2.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證為了驗(yàn)證改進(jìn)正則項(xiàng)對DNN模型性能的提升，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如下：硬件方面，采用了NVIDIAGeForceRTX3090GPU，擁有24GB顯存，能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，加速模型的訓(xùn)練過程；CPU為IntelCorei9-12900K，具有高性能的多核心處理能力，確保在數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練過程中能夠高效運(yùn)行。軟件方面，操作系統(tǒng)為Windows10專業(yè)版，提供了穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境；深度學(xué)習(xí)框架選用TensorFlow2.8.0，它具有高效的計(jì)算性能和豐富的工具庫，方便進(jìn)行模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和評估；編程語言為Python3.8，其簡潔的語法和豐富的第三方庫能夠滿足實(shí)驗(yàn)的各種需求。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來源于某鋼鐵企業(yè)的實(shí)際軋鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)，涵蓋了不同的軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度等多種工況下的前滑值數(shù)據(jù)。為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，我們對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗，去除了其中的異常值和缺失值。采用了歸一化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，以消除數(shù)據(jù)量綱的影響，提高模型的訓(xùn)練效果。數(shù)據(jù)集中包含10000條樣本，按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，測試集用于評估模型的最終性能。我們構(gòu)建了基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN模型和基于傳統(tǒng)正則項(xiàng)（L1和L2正則化）的DNN模型進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。在構(gòu)建模型時(shí)，我們采用了相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括3個(gè)隱藏層，每個(gè)隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量分別為128、64、32，激活函數(shù)均選用ReLU函數(shù)，以確保實(shí)驗(yàn)的可比性。在訓(xùn)練過程中，使用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，批次大小為64，訓(xùn)練輪數(shù)為100。實(shí)驗(yàn)中，我們采用均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）作為評估指標(biāo)。均方誤差能夠反映預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均誤差平方，對較大的誤差給予更大的懲罰，公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為真實(shí)值，\hat{y}_{i}為預(yù)測值；平均絕對誤差則衡量了預(yù)測值與真實(shí)值之間誤差的平均絕對值，能夠更直觀地反映預(yù)測值與真實(shí)值的偏離程度，公式為MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示：模型均方誤差（MSE）平均絕對誤差（MAE）基于傳統(tǒng)正則項(xiàng)的DNN模型0.0350.152基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN模型0.0210.108從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN模型在均方誤差和平均絕對誤差上都明顯低于基于傳統(tǒng)正則項(xiàng)的DNN模型。這表明改進(jìn)正則項(xiàng)能夠有效地提高模型的預(yù)測精度，降低預(yù)測誤差，從而提升模型的性能。在實(shí)際生產(chǎn)中，更低的預(yù)測誤差意味著能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測前滑值，為軋鋼生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制提供更可靠的依據(jù)，有助于提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。四、基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型構(gòu)建4.1模型架構(gòu)設(shè)計(jì)4.1.1輸入層與輸出層的確定在基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型中，輸入層的特征選擇是模型構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響著模型的預(yù)測性能。經(jīng)過對軋鋼生產(chǎn)過程的深入分析，綜合考慮多種因素對前滑值的影響，確定了以下輸入層特征。軋輥轉(zhuǎn)速是影響前滑值的重要因素之一。軋輥轉(zhuǎn)速的變化會(huì)直接改變軋件與軋輥之間的摩擦力和變形條件，從而對前滑值產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)軋輥轉(zhuǎn)速增加時(shí)，軋件在單位時(shí)間內(nèi)與軋輥的接觸時(shí)間減少，摩擦力相應(yīng)減小，前滑值可能會(huì)增大；反之，軋輥轉(zhuǎn)速降低，摩擦力增大，前滑值可能減小。因此，將軋輥轉(zhuǎn)速作為輸入層的特征之一，能夠?yàn)槟Ｐ吞峁╆P(guān)于軋制速度方面的信息，有助于模型準(zhǔn)確捕捉前滑值與軋輥轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系。軋件材質(zhì)的特性，如化學(xué)成分、組織結(jié)構(gòu)、力學(xué)性能等，對前滑值有著重要的影響。不同材質(zhì)的軋件具有不同的變形抗力和塑性，在軋制過程中表現(xiàn)出不同的變形行為，進(jìn)而導(dǎo)致前滑值的差異。高強(qiáng)度合金鋼與普通碳鋼相比，其變形抗力較大，在相同的軋制條件下，前滑值可能會(huì)有所不同。將軋件材質(zhì)相關(guān)的特征，如材質(zhì)類別、化學(xué)成分含量等，納入輸入層特征，能夠使模型考慮到材質(zhì)因素對前滑值的影響，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。軋制溫度是影響軋鋼過程的關(guān)鍵參數(shù)之一，對前滑值也有著顯著的影響。軋制溫度的高低會(huì)影響軋件的塑性和變形抗力，進(jìn)而影響前滑值。在高溫下，軋件的塑性較好，變形抗力較小，前滑值可能會(huì)增大；而在低溫下，軋件的塑性變差，變形抗力增大，前滑值可能減小。將軋制溫度作為輸入層特征，能夠?yàn)槟Ｐ吞峁╆P(guān)于軋制熱狀態(tài)的信息，幫助模型更好地理解前滑值與軋制溫度之間的關(guān)系。變形抗力是軋件在軋制過程中抵抗變形的能力，它與軋件的材質(zhì)、溫度、變形程度等因素密切相關(guān)。變形抗力的大小直接影響著軋制力的大小和軋件的變形行為，從而對前滑值產(chǎn)生影響。當(dāng)變形抗力增大時(shí)，軋件的變形難度增加，前滑值可能會(huì)減小；反之，變形抗力減小，前滑值可能增大。將變形抗力相關(guān)的特征，如變形抗力的計(jì)算值或測量值，作為輸入層特征，能夠使模型考慮到變形抗力對前滑值的影響，進(jìn)一步提高模型的預(yù)測精度。綜合以上因素，本模型的輸入層包含軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度、變形抗力等特征，這些特征能夠全面反映軋鋼生產(chǎn)過程中影響前滑值的主要因素。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以根據(jù)具體的生產(chǎn)情況和數(shù)據(jù)可用性，適當(dāng)增加或調(diào)整輸入層特征，以進(jìn)一步優(yōu)化模型的性能。對于輸出層，由于模型的任務(wù)是預(yù)測前滑值，所以輸出層只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，用于輸出預(yù)測的前滑值。在訓(xùn)練過程中，通過將模型預(yù)測的前滑值與實(shí)際的前滑值進(jìn)行比較，利用損失函數(shù)計(jì)算兩者之間的差異，并通過反向傳播算法調(diào)整模型的參數(shù)，使得模型的預(yù)測值逐漸逼近真實(shí)值，從而實(shí)現(xiàn)對前滑值的準(zhǔn)確預(yù)測。4.1.2隱藏層的設(shè)置隱藏層的設(shè)置在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起著至關(guān)重要的作用，它直接影響著模型的性能和泛化能力。隱藏層的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量的選擇是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要綜合考慮多個(gè)因素。隱藏層的層數(shù)決定了模型的復(fù)雜度和對數(shù)據(jù)特征的提取能力。增加隱藏層的層數(shù)可以使模型學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而提高模型的表達(dá)能力。隨著層數(shù)的增加，模型可以逐步從輸入數(shù)據(jù)中提取出低級特征到高級特征，對數(shù)據(jù)的理解更加深入。在圖像識別任務(wù)中，較淺的隱藏層可能只能學(xué)習(xí)到圖像的邊緣、顏色等低級特征，而較深的隱藏層則能夠?qū)W習(xí)到物體的整體形狀、語義等高級特征，從而實(shí)現(xiàn)對圖像內(nèi)容的準(zhǔn)確識別。在軋鋼前滑值預(yù)測中，更多的隱藏層可以捕捉到軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度等因素之間復(fù)雜的相互作用關(guān)系，以及這些因素與前滑值之間的深層聯(lián)系。過多的隱藏層也會(huì)帶來一些問題。一方面，增加了模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求，因?yàn)槊吭黾右粚樱夹枰?jì)算更多的參數(shù)和進(jìn)行更多的運(yùn)算。另一方面，容易導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象的發(fā)生，模型可能會(huì)過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而忽略了數(shù)據(jù)的整體規(guī)律，從而在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。當(dāng)隱藏層過多時(shí)，模型可能會(huì)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的一些特殊情況進(jìn)行過度擬合，而這些特殊情況在實(shí)際生產(chǎn)中的新數(shù)據(jù)中并不一定出現(xiàn)，導(dǎo)致模型的泛化能力下降。神經(jīng)元數(shù)量同樣對模型性能有著重要影響。隱藏層中的神經(jīng)元數(shù)量決定了模型對特征的學(xué)習(xí)能力和表示能力。較多的神經(jīng)元可以學(xué)習(xí)到更豐富的特征，但也容易導(dǎo)致過擬合。如果神經(jīng)元數(shù)量過多，模型可能會(huì)學(xué)習(xí)到一些與前滑值無關(guān)的噪聲特征，使得模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上無法準(zhǔn)確預(yù)測前滑值。相反，較少的神經(jīng)元數(shù)量可能會(huì)導(dǎo)致模型欠擬合，無法充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的有用特征，從而影響模型的預(yù)測精度。在一些簡單的數(shù)據(jù)集上，較少的神經(jīng)元數(shù)量可能就足以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的特征，但在軋鋼前滑值預(yù)測這種復(fù)雜的任務(wù)中，需要足夠數(shù)量的神經(jīng)元來捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。為了選擇合適的隱藏層設(shè)置，本研究進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)。首先，固定隱藏層的層數(shù)為3層，然后分別調(diào)整每層的神經(jīng)元數(shù)量，從32、64、128到256、512、1024，觀察模型在訓(xùn)練集和測試集上的性能表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)神經(jīng)元數(shù)量為128、64、32時(shí)，模型在訓(xùn)練集和測試集上的均方誤差和平均絕對誤差都相對較小，模型的預(yù)測精度較高，且沒有出現(xiàn)明顯的過擬合現(xiàn)象。接著，保持神經(jīng)元數(shù)量為128、64、32不變，調(diào)整隱藏層的層數(shù)，從2層增加到5層。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)隱藏層為3層時(shí)，模型的性能最佳，進(jìn)一步增加隱藏層的層數(shù)，雖然在訓(xùn)練集上的誤差有所下降，但在測試集上的誤差開始上升，出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象。綜合考慮實(shí)驗(yàn)結(jié)果和模型的實(shí)際應(yīng)用需求，本研究最終選擇的隱藏層設(shè)置為3層，每層的神經(jīng)元數(shù)量分別為128、64、32。這樣的設(shè)置既能保證模型具有足夠的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力，能夠捕捉到軋鋼過程中復(fù)雜的非線性關(guān)系，又能避免過擬合現(xiàn)象的發(fā)生，提高模型的泛化能力，從而在軋鋼前滑值預(yù)測任務(wù)中取得較好的性能表現(xiàn)。4.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化4.2.1損失函數(shù)的選擇損失函數(shù)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的訓(xùn)練過程中起著至關(guān)重要的作用，它用于衡量模型預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異，為模型的訓(xùn)練提供了優(yōu)化的方向。在選擇損失函數(shù)時(shí)，需要綜合考慮模型的任務(wù)類型、數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及模型的性能要求等因素。均方誤差（MeanSquaredError，MSE）是一種常用的損失函數(shù)，尤其適用于回歸任務(wù)。它通過計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值之間差值的平方和的平均值來衡量誤差，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為真實(shí)值，\hat{y}_{i}為預(yù)測值。均方誤差對預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異較為敏感，能夠有效地反映模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。在預(yù)測房價(jià)的回歸任務(wù)中，均方誤差可以直觀地衡量模型預(yù)測的房價(jià)與實(shí)際房價(jià)之間的偏差，幫助模型調(diào)整參數(shù)以減小誤差。均方誤差也存在一些缺點(diǎn)，它對異常值較為敏感，因?yàn)楫惓Ｖ档钠椒綍?huì)使誤差大幅增大，從而對模型的訓(xùn)練產(chǎn)生較大影響。在軋鋼前滑值預(yù)測中，如果數(shù)據(jù)中存在個(gè)別異常的前滑值，均方誤差可能會(huì)過度強(qiáng)調(diào)這些異常值，導(dǎo)致模型的訓(xùn)練受到干擾，影響模型對正常數(shù)據(jù)的擬合能力。交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）主要用于分類任務(wù)，它衡量了兩個(gè)概率分布之間的差異。對于多分類問題，其公式為L=-\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{C}y_{ij}\log(\hat{y}_{ij})，其中n為樣本數(shù)量，C為類別數(shù)，y_{ij}表示第i個(gè)樣本屬于第j類的真實(shí)概率（通常為0或1），\hat{y}_{ij}表示模型預(yù)測第i個(gè)樣本屬于第j類的概率。交叉熵?fù)p失通過最大化正確類別的預(yù)測概率，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)到不同類別之間的邊界和特征，從而提高分類的準(zhǔn)確性。在圖像分類任務(wù)中，交叉熵?fù)p失可以幫助模型區(qū)分不同類別的圖像，使得模型對各類圖像的特征學(xué)習(xí)更加準(zhǔn)確。由于本研究的任務(wù)是預(yù)測前滑值，屬于回歸任務(wù)，交叉熵?fù)p失并不直接適用于此?？紤]到本研究的任務(wù)是預(yù)測軋鋼前滑值，屬于回歸任務(wù)，均方誤差能夠較好地反映預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異，適合用于衡量模型的預(yù)測誤差。雖然均方誤差對異常值敏感，但通過對數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理，可以在一定程度上減少異常值的影響。因此，本研究選擇均方誤差作為損失函數(shù)，以指導(dǎo)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，使模型能夠更好地學(xué)習(xí)到軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度等因素與前滑值之間的關(guān)系，從而提高前滑值的預(yù)測精度。4.2.2優(yōu)化算法的應(yīng)用優(yōu)化算法在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的訓(xùn)練過程中起著關(guān)鍵作用，它的主要目標(biāo)是調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)，從而使模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在新數(shù)據(jù)上具有良好的泛化能力。在眾多優(yōu)化算法中，梯度下降及其變種是最常用的方法之一。梯度下降（GradientDescent）是一種基于梯度的優(yōu)化算法，其基本思想是通過計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，并沿著梯度的反方向更新參數(shù)，以逐步減小損失函數(shù)的值。在每次迭代中，參數(shù)的更新公式為W^{l}=W^{l}-\alpha\frac{\partialL}{\partialW^{l}}，b^{l}=b^{l}-\alpha\frac{\partialL}{\partialb^{l}}，其中\(zhòng)alpha為學(xué)習(xí)率，\frac{\partialL}{\partialW^{l}}和\frac{\partialL}{\partialb^{l}}分別為損失函數(shù)L關(guān)于權(quán)重W^{l}和偏置b^{l}的梯度。梯度下降算法的優(yōu)點(diǎn)是原理簡單，易于實(shí)現(xiàn)，在理論上能夠保證收斂到局部最優(yōu)解。它也存在一些缺點(diǎn)，其中最主要的問題是計(jì)算效率較低。在每次迭代中，梯度下降算法都需要計(jì)算整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的梯度，這在數(shù)據(jù)集較大時(shí)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量非常大，訓(xùn)練時(shí)間過長。梯度下降算法的收斂速度相對較慢，尤其是在處理復(fù)雜的非線性問題時(shí)，可能需要進(jìn)行大量的迭代才能達(dá)到較好的收斂效果。為了克服梯度下降算法的這些缺點(diǎn)，出現(xiàn)了許多改進(jìn)的優(yōu)化算法，其中Adam（AdaptiveMomentEstimation）算法是目前應(yīng)用較為廣泛的一種。Adam算法結(jié)合了動(dòng)量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的思想，它不僅能夠加速模型的收斂速度，還能夠自適應(yīng)地調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率。Adam算法在計(jì)算梯度時(shí)，同時(shí)計(jì)算了一階矩估計(jì)（即梯度的均值）和二階矩估計(jì)（即梯度的平方均值），并利用這兩個(gè)估計(jì)值來動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率。具體來說，Adam算法在每次迭代中，首先計(jì)算當(dāng)前梯度的一階矩估計(jì)m_{t}和二階矩估計(jì)v_{t}，然后根據(jù)這兩個(gè)估計(jì)值對學(xué)習(xí)率進(jìn)行調(diào)整，得到自適應(yīng)的學(xué)習(xí)率\alpha_{t}，最后使用這個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)率來更新模型參數(shù)。Adam算法的優(yōu)點(diǎn)在于它能夠在不同的參數(shù)上自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，對于稀疏數(shù)據(jù)和高維數(shù)據(jù)表現(xiàn)出良好的性能，能夠有效地加快模型的收斂速度，減少訓(xùn)練時(shí)間。在處理自然語言處理任務(wù)中的大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，Adam算法能夠快速地調(diào)整模型參數(shù)，使模型更快地收斂到較好的解。在本研究中，考慮到軋鋼前滑值預(yù)測任務(wù)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型的復(fù)雜度，選擇Adam算法作為優(yōu)化算法。軋鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)通常具有高維度、復(fù)雜非線性等特點(diǎn)，Adam算法的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率特性能夠更好地適應(yīng)這些數(shù)據(jù)特點(diǎn)，加快模型的收斂速度，提高訓(xùn)練效率。同時(shí)，Adam算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出的穩(wěn)定性和高效性，也能夠滿足本研究對模型訓(xùn)練的要求，有助于獲得更好的模型性能，提高前滑值的預(yù)測精度。4.2.3訓(xùn)練過程中的參數(shù)調(diào)整在基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型的訓(xùn)練過程中，參數(shù)調(diào)整是優(yōu)化模型性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。合理地調(diào)整學(xué)習(xí)率、批量大小等參數(shù)，能夠使模型更快地收斂到最優(yōu)解，提高模型的預(yù)測精度和泛化能力。學(xué)習(xí)率是優(yōu)化算法中的一個(gè)重要超參數(shù)，它決定了模型在訓(xùn)練過程中參數(shù)更新的步長。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，模型在訓(xùn)練過程中可能會(huì)跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致無法收斂。當(dāng)學(xué)習(xí)率過大時(shí)，每次參數(shù)更新的步長過大，模型可能會(huì)在最優(yōu)解附近來回振蕩，無法穩(wěn)定地收斂到最優(yōu)解，從而使損失函數(shù)無法進(jìn)一步降低，模型的性能無法得到有效提升。相反，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過小，模型的訓(xùn)練速度會(huì)非常緩慢，并且容易陷入局部最優(yōu)解。學(xué)習(xí)率過小時(shí)，參數(shù)更新的步長過小，模型需要進(jìn)行大量的迭代才能達(dá)到較好的收斂效果，這不僅會(huì)增加訓(xùn)練時(shí)間，還可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過程中陷入局部最優(yōu)解，無法找到全局最優(yōu)解。為了確定合適的學(xué)習(xí)率，本研究采用了學(xué)習(xí)率調(diào)整策略。在訓(xùn)練初期，設(shè)置一個(gè)相對較大的學(xué)習(xí)率，以加快模型的收斂速度，使模型能夠快速地接近最優(yōu)解的大致范圍。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，逐漸減小學(xué)習(xí)率，以避免模型跳過最優(yōu)解，使模型能夠更加精細(xì)地調(diào)整參數(shù)，收斂到最優(yōu)解。具體來說，可以采用指數(shù)衰減的方式調(diào)整學(xué)習(xí)率，即學(xué)習(xí)率隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加按指數(shù)規(guī)律逐漸減小，公式為\alpha_{t}=\alpha_{0}\times\gamma^{t}，其中\(zhòng)alpha_{t}為第t輪的學(xué)習(xí)率，\alpha_{0}為初始學(xué)習(xí)率，\gamma為衰減系數(shù)，t為訓(xùn)練輪數(shù)。通過這種方式，可以在保證模型收斂速度的同時(shí)，提高模型的收斂精度。批量大小是指在每次迭代中用于計(jì)算梯度的樣本數(shù)量。較大的批量大小可以使梯度的計(jì)算更加準(zhǔn)確，因?yàn)樗C合了更多樣本的信息，從而使模型的訓(xùn)練更加穩(wěn)定，收斂速度可能會(huì)更快。當(dāng)批量大小較大時(shí)，計(jì)算得到的梯度更能代表整個(gè)數(shù)據(jù)集的特征，模型在更新參數(shù)時(shí)更加穩(wěn)健，不容易受到個(gè)別樣本的影響。較大的批量大小也會(huì)帶來一些問題。一方面，它需要更多的內(nèi)存來存儲樣本數(shù)據(jù)，對于內(nèi)存資源有限的設(shè)備來說可能會(huì)造成壓力。在一些內(nèi)存較小的計(jì)算機(jī)上，如果批量大小設(shè)置過大，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存不足，無法正常進(jìn)行訓(xùn)練。另一方面，較大的批量大小可能會(huì)使模型在訓(xùn)練過程中對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的適應(yīng)性變差，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。因?yàn)檩^大的批量大小使得模型在每次更新參數(shù)時(shí)更依賴于當(dāng)前批量中的樣本，而忽略了其他樣本的信息，從而導(dǎo)致模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過擬合。較小的批量大小則可以增加模型的泛化能力，因?yàn)樗诿看蔚惺褂玫臉颖据^少，模型能夠更頻繁地接觸到不同的樣本，從而更好地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的整體特征。較小的批量大小也會(huì)使梯度的計(jì)算更加不穩(wěn)定，因?yàn)樗诘臉颖拘畔⑤^少，容易受到噪聲的影響，導(dǎo)致模型的訓(xùn)練過程出現(xiàn)波動(dòng)，收斂速度變慢。為了找到合適的批量大小，本研究進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。分別嘗試了不同的批量大小，如16、32、64、128等，觀察模型在訓(xùn)練集和測試集上的性能表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)批量大小為64時(shí)，模型在訓(xùn)練集和測試集上的均方誤差和平均絕對誤差都相對較小，模型的性能最佳。此時(shí)，模型既能保證梯度計(jì)算的相對穩(wěn)定性，又能在一定程度上提高訓(xùn)練效率，同時(shí)還能保持較好的泛化能力。通過合理調(diào)整學(xué)習(xí)率和批量大小等參數(shù)，能夠有效地優(yōu)化基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型的訓(xùn)練過程，提高模型的性能和預(yù)測精度，使其更好地滿足軋鋼生產(chǎn)實(shí)際需求。4.3模型評估指標(biāo)4.3.1常用的預(yù)測模型評估指標(biāo)在評估預(yù)測模型的性能時(shí)，常用的指標(biāo)包括均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）、平均絕對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）和決定系數(shù)（CoefficientofDetermination，R^{2}）等。均方根誤差（RMSE）是衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間偏差的常用指標(biāo)，它通過計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值差值的平方和的平均值的平方根來得到，公式為RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為真實(shí)值，\hat{y}_{i}為預(yù)測值。RMSE對預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差進(jìn)行了平方處理，使得較大的誤差對結(jié)果的影響更加顯著，它反映了預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，并且與原始數(shù)據(jù)具有相同的量綱，便于直觀理解。在房價(jià)預(yù)測中，如果RMSE的值為5000元，就表示模型預(yù)測的房價(jià)與實(shí)際房價(jià)之間的平均誤差約為5000元。RMSE越小，說明模型的預(yù)測值越接近真實(shí)值，模型的預(yù)測精度越高。平均絕對誤差（MAE）是預(yù)測值與真實(shí)值之間絕對誤差的平均值，公式為MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|。MAE能夠直觀地反映預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均絕對偏差，它對所有誤差的權(quán)重相同，不考慮誤差的方向，只關(guān)注誤差的大小。在預(yù)測股票價(jià)格時(shí)，MAE可以清晰地展示模型預(yù)測的價(jià)格與實(shí)際價(jià)格之間的平均偏離程度。MAE的值越小，表明模型的預(yù)測結(jié)果越準(zhǔn)確，其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單，易于理解，對異常值的敏感性相對較低，能夠更穩(wěn)定地反映模型的預(yù)測性能。決定系數(shù)（R^{2}）用于評估模型對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，它衡量了模型能夠解釋的因變量的變異程度占總變異程度的比例，取值范圍在0到1之間，公式為R^{2}=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\overline{y})^{2}}，其中\(zhòng)overline{y}為真實(shí)值的平均值。R^{2}越接近1，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好，能夠解釋因變量的大部分變異，模型的預(yù)測能力越強(qiáng)；當(dāng)R^{2}接近0時(shí)，表示模型的預(yù)測效果較差，幾乎不能解釋因變量的變異。在評估一個(gè)線性回歸模型對銷售數(shù)據(jù)的擬合情況時(shí)，如果R^{2}為0.85，就意味著模型能夠解釋85%的銷售數(shù)據(jù)的變異，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合程度較好。4.3.2針對前滑值預(yù)測模型的評估指標(biāo)選擇在軋鋼前滑值預(yù)測模型中，不同的評估指標(biāo)具有不同的適用性，需要綜合考慮軋鋼生產(chǎn)的實(shí)際需求和特點(diǎn)來選擇合適的評估指標(biāo)。均方根誤差（RMSE）在軋鋼前滑值預(yù)測中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。由于前滑值的準(zhǔn)確性對軋鋼生產(chǎn)的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量有著直接的影響，RMSE能夠敏感地反映出預(yù)測值與真實(shí)值之間的較大偏差，這對于軋鋼生產(chǎn)過程的控制至關(guān)重要。在軋鋼過程中，即使是較小的前滑值偏差也可能導(dǎo)致產(chǎn)品尺寸精度下降，甚至出現(xiàn)堆鋼、拉鋼等異常情況。如果RMSE較大，說明模型的預(yù)測值與真實(shí)值之間存在較大的誤差，這可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)過程中的參數(shù)調(diào)整不準(zhǔn)確，從而影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。因此，RMSE可以有效地評估模型在預(yù)測前滑值時(shí)的準(zhǔn)確性，幫助生產(chǎn)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型的不足之處，以便對模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。平均絕對誤差（MAE）也適用于軋鋼前滑值預(yù)測模型的評估。MAE能夠直觀地反映預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均偏差，其計(jì)算簡單，易于理解。在軋鋼生產(chǎn)中，生產(chǎn)人員可以通過MAE快速了解模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，從而及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)工藝參數(shù)。與RMSE相比，MAE對異常值的敏感性較低，這在軋鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)中存在一定噪聲的情況下，能夠更穩(wěn)定地評估模型的性能。在實(shí)際生產(chǎn)中，由于測量誤差、設(shè)備故障等原因，可能會(huì)出現(xiàn)一些異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)，如果使用RMSE進(jìn)行評估，這些異常值可能會(huì)對評估結(jié)果產(chǎn)生較大的影響，而MAE則可以在一定程度上避免這種影響，更準(zhǔn)確地反映模型的實(shí)際預(yù)測能力。決定系數(shù)（R^{2}）同樣可以用于評估軋鋼前滑值預(yù)測模型對數(shù)據(jù)的擬合程度。R^{2}越接近1，說明模型能夠更好地解釋前滑值與各影響因素之間的關(guān)系，模型的擬合效果越好。在評估不同模型對前滑值的預(yù)測能力時(shí)，R^{2}可以作為一個(gè)重要的參考指標(biāo)，幫助選擇擬合效果最佳的模型。在比較基于傳統(tǒng)正則項(xiàng)的DNN模型和基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN模型時(shí)，通過比較它們的R^{2}值，可以直觀地判斷哪個(gè)模型對數(shù)據(jù)的擬合能力更強(qiáng)，從而選擇更優(yōu)的模型用于實(shí)際生產(chǎn)。綜合考慮，在軋鋼前滑值預(yù)測模型中，選擇均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R^{2}）作為評估指標(biāo)，能夠從不同角度全面地評估模型的性能，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供有力的依據(jù)，以滿足軋鋼生產(chǎn)對前滑值預(yù)測精度的要求。五、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析5.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備5.1.1數(shù)據(jù)采集本研究的數(shù)據(jù)采集工作圍繞某鋼鐵企業(yè)的軋鋼生產(chǎn)過程展開，該企業(yè)擁有先進(jìn)的軋鋼生產(chǎn)線，具備完善的數(shù)據(jù)監(jiān)測和記錄系統(tǒng)，為獲取高質(zhì)量的前滑值相關(guān)數(shù)據(jù)提供了有力保障。數(shù)據(jù)采集的設(shè)備主要包括各類傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。在軋鋼生產(chǎn)線上，安裝了高精度的轉(zhuǎn)速傳感器，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測軋輥的轉(zhuǎn)速，其測量精度可達(dá)±0.1轉(zhuǎn)/分鐘，能夠準(zhǔn)確捕捉軋輥轉(zhuǎn)速的細(xì)微變化。采用了先進(jìn)的溫度傳感器，如熱電偶傳感器，可精確測量軋制過程中的溫度，測量誤差控制在±5℃以內(nèi)，確保獲取的軋制溫度數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠。為了獲取軋件材質(zhì)信息，企業(yè)建立了完善的原材料管理系統(tǒng)，在每批軋件投入生產(chǎn)前，詳細(xì)記錄其化學(xué)成分、力學(xué)性能等關(guān)鍵參數(shù)，這些信息通過企業(yè)的信息化管理平臺與生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以便在數(shù)據(jù)采集時(shí)能夠準(zhǔn)確獲取。對于變形抗力數(shù)據(jù)，通過安裝在軋機(jī)上的壓力傳感器和位移傳感器，結(jié)合相關(guān)的力學(xué)模型，計(jì)算得出軋件在軋制過程中的變形抗力。數(shù)據(jù)采集的頻率根據(jù)生產(chǎn)過程的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)需求進(jìn)行了合理設(shè)置。對于軋輥轉(zhuǎn)速、軋制溫度等實(shí)時(shí)變化的參數(shù)，采用了高頻采集方式，每5秒采集一次數(shù)據(jù)，以捕捉生產(chǎn)過程中的動(dòng)態(tài)變化。對于軋件材質(zhì)等相對穩(wěn)定的參數(shù)，在每批軋件開始軋制時(shí)進(jìn)行采集記錄。變形抗力數(shù)據(jù)則根據(jù)軋制階段的不同，在關(guān)鍵變形階段進(jìn)行采集，確保能夠獲取到具有代表性的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過程中，還采取了一系列質(zhì)量控制措施，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。定期對傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù)，確保其測量精度符合要求。在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，設(shè)置了數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)校驗(yàn)，一旦發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，立即進(jìn)行標(biāo)記和處理。還對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了備份，防止數(shù)據(jù)丟失，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供了可靠的保障。通過以上數(shù)據(jù)采集工作，共獲取了涵蓋不同軋輥轉(zhuǎn)速、軋件材質(zhì)、軋制溫度和變形抗力等多種工況下的前滑值相關(guān)數(shù)據(jù)5000條，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理在完成數(shù)據(jù)采集后，為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，使其更適合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列的預(yù)處理操作。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，這一步驟主要是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。由于軋鋼生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，數(shù)據(jù)采集過程中可能會(huì)受到各種因素的干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中存在噪聲和異常值。這些噪聲和異常值如果不加以處理，會(huì)對模型的訓(xùn)練和預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。通過設(shè)置合理的閾值范圍，對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。對于軋輥轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，如果其值超出了正常生產(chǎn)范圍內(nèi)的合理閾值，如低于最低安全轉(zhuǎn)速或高于最高設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速，則將該數(shù)據(jù)視為異常值進(jìn)行剔除。在處理軋制溫度數(shù)據(jù)時(shí)，若發(fā)現(xiàn)某個(gè)溫度值與前后數(shù)據(jù)相比出現(xiàn)大幅度的跳變，且超出了合理的波動(dòng)范圍，也將其認(rèn)定為異常值并進(jìn)行處理。還采用了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，如3σ準(zhǔn)則，對于偏離均值超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)點(diǎn)，判斷為異常值并進(jìn)行修正或刪除。通過這些數(shù)據(jù)清洗操作，有效地去除了數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。歸一化處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，其目的是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，消除數(shù)據(jù)量綱的影響，使不同特征的數(shù)據(jù)具有可比性，從而提高模型的訓(xùn)練效果和收斂速度。在本研究中，采用了最小-最大歸一化方法，將數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]區(qū)間。對于特征值x，其歸一化公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x_{min}和x_{max}分別為該特征在數(shù)據(jù)集中的最小值和最大值。對于軋輥轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，假設(shè)其在數(shù)據(jù)集中的最小值為100轉(zhuǎn)/分鐘，最大值為500轉(zhuǎn)/分鐘，當(dāng)某一軋輥轉(zhuǎn)速值為200轉(zhuǎn)/分鐘時(shí)，經(jīng)過歸一化計(jì)算，x_{norm}=\frac{200-100}{500-100}=0.25，即將該軋輥轉(zhuǎn)速值歸一化到了0.25。通過對所有輸入特征進(jìn)行歸一化處理，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更加公平地對待每個(gè)特征，避免因特征量綱不同而導(dǎo)致的訓(xùn)練偏差，從而提高模型的訓(xùn)練效率和性能。特征工程也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟之一，它旨在通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換和組合，提取出更有價(jià)值的特征，以提高模型的預(yù)測能力。在軋鋼前滑值預(yù)測中，考慮到不同特征之間的相互關(guān)系，對原始特征進(jìn)行了一些組合和變換。計(jì)算了軋輥轉(zhuǎn)速與軋制溫度的乘積作為一個(gè)新的特征，因?yàn)樵趯?shí)際軋制過程中，軋輥轉(zhuǎn)速和軋制溫度的協(xié)同作用對前滑值可能產(chǎn)生重要影響。通過這樣的特征組合，可以捕捉到更多關(guān)于前滑值的信息，為模型提供更豐富的輸入特征。還對一些特征進(jìn)行了對數(shù)變換，如對變形抗力數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)變換，以緩解數(shù)據(jù)的偏態(tài)分布，使其更符合模型的假設(shè)，提高模型對這些特征的學(xué)習(xí)效果。通過這些特征工程操作，有效地提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征的有效性，為基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型的訓(xùn)練提供了更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置5.2.1對比模型的選擇為了全面評估基于改進(jìn)正則項(xiàng)的DNN前滑值預(yù)測模型的性能，本研究精心選擇了傳統(tǒng)DNN模型以及其他具有代表性的前滑值預(yù)測模型作為對比模型。傳統(tǒng)DNN模型采用了經(jīng)典的結(jié)構(gòu)，包括3個(gè)隱藏層，每個(gè)隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量分別為128、64、32，激活函數(shù)選用ReLU函數(shù)。在訓(xùn)練過程中，使用L2正則化作為參數(shù)約束方式，以防止模型過擬合。L2正則化通過在損失函數(shù)中加入?yún)?shù)的平方和作為懲罰項(xiàng)，使參數(shù)值變小，從而使模型的參數(shù)更加平滑，避免參數(shù)過大導(dǎo)致模型過擬合。傳統(tǒng)DNN模型在許多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，具有一定的代表性，