基于隨機森林與支持向量機的熱軋帶鋼凸度加權預測模型研究

摘要： 針對傳統(tǒng)帶鋼凸度預測方法預測精度低、速度慢的問題，建立了基于隨機森林和支持向量機的熱軋帶鋼凸度加權預測模型。采用改進長鼻浣熊算法分別對隨機森林、支持向量機和隨機森林與支持向量機加權預測模型的參數進行優(yōu)化，提高凸度預測精度。以某公司熱軋1 580 mm生產線實測數據進行凸度預測仿真研究，隨機森林與支持向量機加權預測模型的均方根誤差為2.23μm,與隨機森林模型、支持向量機模型預測... （共7頁）