基于改进ABC-SVR的铝热连轧轧制力预报

• 作者: 乔小玲 杨景明 王春超 王春鹏 车海军
• 来源期刊: 塑性工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 铝热连轧 支持向量回归机 人工蜂群算法 轧制力预报
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TG335.13
• 字数: 3027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2012.2014.01.015

摘要

在铝热连轧轧制过程的二级设定中,轧制力的准确性直接影响辊缝的设定和辊缝自适应时间,最终将影响成品的厚度精度.该文采用支持向量回归机(SVR)和传统数学模型相结合的方式预测轧制力,在模型预测中采用改进的人工蜂群(ABC)算法对SVR中的参数进行寻优,保证预测轧制力的准确性.将模型应用于某“1+4”铝热连轧现场的二级设定中,轧制效果良好,准确度远高于传统数学模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨景明		19	83	6.0	8.0
3	车海军		11	47	3.0	6.0
7	王春鹏		1	3	1.0	1.0
10	王春超		1	3	1.0	1.0
11	乔小玲		1	3	1.0	1.0