东北大学李旭获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于数据驱动的冷轧带钢纵向厚度连续预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116343360B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310308077.4，技术领域涉及：G07C3/14；该发明授权一种基于数据驱动的冷轧带钢纵向厚度连续预测方法是由李旭;刘宏旭;张欣;陈树宗;王鹏飞;李晓华;陈方升;贾大朋;张海东;沈志前设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于数据驱动的冷轧带钢纵向厚度连续预测方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于数据驱动的冷轧带钢纵向厚度连续预测方法，包括：选取冷连轧生产线与带钢出口厚度相关的实测数据及过程自动化级计算数据作为初选输入特征；对实测数据和计算数据进行数据清洗和归一化处理，获得初选建模数据集；将冷连轧过程分为首尾加减速阶段和高速稳定轧制阶段，使用随机森林算法对初选输入特征进行重要性分析，选取冷连轧过程中不同轧制阶段的输入特征；根据不同轧制阶段的输入特征选取结果，确定两个轧制阶段的DNN模型的拓扑结构，选取模型参数，对初步建立的DNN模型进行训练；训练过程中使用遗传算法对DNN模型进行优化，提升预测精度；使用优化后的DNN模型进行带钢出口厚度预测。
本发明授权一种基于数据驱动的冷轧带钢纵向厚度连续预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的冷轧带钢纵向厚度连续预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：选取冷连轧生产线与带钢出口厚度相关的实测数据及过程自动化级计算数据作为初选输入特征； 步骤2：对实测数据和计算数据进行数据清洗和归一化处理，获得初选建模数据集； 步骤3：将冷连轧过程分为首尾加减速阶段和高速稳定轧制阶段，使用随机森林算法对初选输入特征进行重要性分析，选取冷连轧过程中不同轧制阶段的输入特征； 步骤4：根据不同轧制阶段的输入特征选取结果，确定两个轧制阶段的DNN模型的拓扑结构，选取模型参数，对初步建立的DNN模型进行训练； 步骤5：训练过程中使用遗传算法对DNN模型进行优化，提升预测精度； 步骤6：使用优化后的DNN模型进行带钢出口厚度预测。
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