基于改进果蝇算法与最小二乘支持向量机的轧制力预测算法研究

摘要：

铝合金板材精轧过程中，轧制力是影响板材质量的重要因素。为了满足轧制现场的轧制力预报精度要求，采用改进果蝇算法（ FOA）与最小二乘支持向量机（ LSSVM）相结合进行轧制力预测。改进了果蝇算法的味道浓度判定函数和步长设定方法，采用了分组并行搜索的策略，进而提出一种基于改进FOA-LSSVM的轧制力智能预报方法。将该方法用于铝热连轧现场数据的仿真实验，结果表明样本预测误差在10豫以内，其中84豫的样本误差在5豫以内，精度优于传统模型。

关键词：计量学、轧制力预测、最小二乘支持向量机、果蝇算法

所属期刊栏目：37

分类号：TB931(计量学)

资助基金：河北省高等学校创新团队领军人才培育计划LJRC013；国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心开放课题2012005；河北省科技支撑计划13211817

在线出版日期：2016-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：505-508