[发明专利]一种基于支持向量机的轧制过程板凸度预测方法在审
| 申请号： | 202010018244.8 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111209967A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 姬亚锋;宋乐宝;李华英;牛晶;原浩 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/18;B21B38/02 |
| 代理公司： | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人： | 申绍中 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于板型预测方法技术领域，具体涉及一种基于支持向量机的轧制过程板凸度预测方法，包括下列步骤：S1、利用高精度监测装置收集现场数据；S2、对采集的数据进行预处理；S3、建立CS‑SVM训练模型；S4、CS‑SVM网络回归预测。本发明利用CS算法结合SVM预测板凸度，具有参数少、操作简单、易实现、随机搜索路径、寻优能力强、可收敛于全局最优等优点，克服了热轧生产过程中参数检测困难精度差的缺陷，结果显示98.11％的预测凸度绝对误差小于4.5μm，不仅预测精度高，而且运算速度快，利用现场采集的大量生产数据通过直接在计算机上编程，即可实现投入使用，成本较低廉，推广能力较强。本发明用于轧制过程中板凸度的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 轧制 过程 板凸度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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