10.3969/j.issn.1000-1158.2016.05.11
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
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。
计量学、轧制力预测、最小二乘支持向量机、果蝇算法
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TB931(计量学)
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
2016-11-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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