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LSTM Method for predicting location data of electrode bar in electric furnace using Long Short-Term Memory

机译:LSTM使用长短期记忆预测电炉中电极棒位置数据的方法

摘要

A method for predicting electrode bar position data in an apparatus for predicting position data regarding three electrode bars installed in an electric furnace of the present invention comprises the following steps of: processing input data when data regarding the three electrode bars is input; creating a long short-term memory model (LSTM) network; proceeding learning about the processed data in the LSTM network; and predicting the position data regarding the three electrode bars using the learned data. According to the present invention, the electrode bar position data in the electric furnace is predicted using the LSTM, therefore a position of the electrode bar can be predicted more easily and accurately.
机译:在本发明的用于安装在电炉中的关于三个电极棒的位置数据的预测装置中,用于预测电极棒位置数据的方法包括以下步骤:当输入关于三个电极棒的数据时,处理输入数据;创建一个长期的短期记忆模型(LSTM)网络;继续学习有关LSTM网络中已处理数据的信息;并使用学习到的数据预测关于三个电极棒的位置数据。根据本发明,使用LSTM预测电炉中的电极棒位置数据,因此可以更容易且准确地预测电极棒的位置。

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