基于LS-SVM的热处理炉钢板温度预报模型

• 作者: 李静 谢挺
• 来源期刊: 科技导报
• 学科: 工学
• 关键词: 钢板温度 最小二乘支持向量机 混合核函数 预报模型
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 41-44
• 分类号: TG162.83
• 字数: 3393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3981/j.issn.1000-7857.2012.08.005

摘要

根据中厚板热处理炉钢板温度控制的工艺特点,建立了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热处理炉钢板温度预报模型,并给出相应的建模步骤.通过LS-SVM模型拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,以现场生产工艺数据为训练样本对模型进行学习,再选取测试数据样本对模型进行仿真检验.将模型应用于计算热处理炉钢板温度的数学模型中,仿真结果显示,所建立的模型简单,预报能力强,具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李静	北京科技大学高效轧制国家工程研究中心	61	616	14.0	22.0
2	谢挺	北京科技大学高效轧制国家工程研究中心	1	1	1.0	1.0