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

来源：计量学报杂志2016年第5期北京时间：

作者：杨景明,郭秋辰,孙浩,马明明,车海军,赵新秋

单位：1. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室, 河北 秦皇岛 066004; 2. 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心, 河北 秦皇岛 066004;

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%以内,其中84%的样本误差在5%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

基金资助：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）