基于数据挖掘算法的热压罐固化周期预测研究

摘要：

目前,计划人员只能根据相关工艺文件中固化参数及热压罐固化周期的历史数据对热压罐进行连续排罐,导致计划人员无法制定精细的排产计划,还没有利用数据挖掘算法对热压罐固化周期进行预测的研究.采用支持向量回归和KNN预测两种预测方法,并对两种方法的预测结果进行对比试验.试验表明KNN预测的预测结果中有90％的罐次均优于支持向量回归的预测结果,且有90％罐次的误差小于0.5h.最后对两种方法的预测结果进行了原因分析.

关键词：热压罐、周期预测、数据挖掘算法、支持向量回归、KNN预测

所属期刊栏目：64

在线出版日期：2021-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：98-102