为提高带钢精轧宽展预测精度，结合实际生产数据，建立了基于支持向量机的回归预测模型。首先采用数据清洗、独热编码和主成分分析等方法对样本数据进行预处理，通过交叉验证法对惩罚参数和径向基函数核参数进行寻优，由此确立最佳模型结构。针对测试数据，分别采用回归预测模型、BP神经网络模型和经验公式进行预测，并从平均误差、最大偏差和误差分布等多个角度进行对比。结果表明，回归模型预测下的各项误差指标优势明显，绝对误差在2 mm内的分布占比达到94.52%。
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