基于粒子群算法优化支持向量机的铝热连轧机轧制力预报

• 作者: 吕金 杨景明 贾林 车海军 陈伟明
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 轧制力预报 支持向量机 粒子群 热轧
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TB93
• 字数: 2511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2016.01.17

摘要

为了提高热轧带材的轧制力预报精度，提出了粒子群算法和支持向量机结合的方法来预报轧制力。根据轧制原理用支持向量机建立轧制力预报的模型，通过粒子群算法优化支持向量机参数来提高预报精度。为了进一步提高轧制力预报精度，还提出了支持向量机网络与数学模型相结合的方法，对某“1＋4”铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真，仿真结果可以看出支持向量机网络与数学模型结合的方法预报轧制力，提高了轧制力预报速度并使其轧制力预报精度控制在7％以内。

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	燕山大学电气工程学院	105	610	14.0	18.0
5	车海军	燕山大学电气工程学院	56	378	12.0	16.0
9	陈伟明	燕山大学电气工程学院	2	7	1.0	2.0
13	吕金		4	17	2.0	4.0