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

• 作者: 孙浩 杨景明 赵新秋 车海军 郭秋辰 马明明
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 轧制力预测 最小二乘支持向量机 果蝇算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 505-508
• 页数: 4页
• 分类号: TB931
• 字数: 2847字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2016.05.11

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豫以内，其中84豫的样本误差在5豫以内，精度优于传统模型。