基于支持向量机算法的合金收得率预测模型

• 作者: 史弘宇 车晴
• 来源期刊: 数码世界
• 关键词: 支持向量机 惩罚系数 c 脱氧合金化
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 271
• 页数: 1页
• 字数: 1288字
• 语种: 中文

摘要

炼钢过程中的脱氧合金化是钢铁冶炼中的重要工艺环节.我们通过建立并改进一个合金收得率预测模型,使得钢包中的各个元素的含量达到生产要求,同时尽可能得降低成本.以钢HRB400B为例分析,我们首先采用支持向量机,建立了脱氧合金化过程中的合金收得率预测模型,与历史收得率对比,得到其正确率为80.30％;然后通过交叉验证将惩罚系数c由9.1896精确至4.0000,提出合金收得率预测的优化模型,再次计算可得其正确率为98.99％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	车晴	山东科技大学数学与系统科学学院	7	0	0.0	0.0
2	史弘宇	山东科技大学数学与系统科学学院	6	0	0.0	0.0