基于SVR模型的带钢精轧宽展预测

来源：钢铁研究学报杂志2023年第8期北京时间：

作者：张峥, 仲兆准, 李阳, 章顺虎

单位：苏州大学沙钢钢铁学院,江苏苏州215100

摘要：为提高带钢精轧宽展预测精度,结合实际生产数据,建立了基于支持向量机的回归预测模型。首先采用数据清洗、独热编码和主成分分析等方法对样本数据进行预处理,通过交叉验证法对惩罚参数和径向基函数核参数进行寻优,由此确立最佳模型结构。针对测试数据,分别采用回归预测模型、BP神经网络模型和经验公式进行预测,并从平均误差、最大偏差和误差分布等多个角度进行对比。结果表明,回归模型预测下的各项误差指标优势明显,绝对误差在2mm内的分布占比达到94.52%。

关键词：支持向量机,回归,带钢精轧,宽展,预测模型

基金资助：国家自然科学基金资助项目(52074187)