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摘要
针对热镀锌钢卷力学性能预报建模条件属性选取难、预报精度不足的问题,研究热镀锌钢卷力学性能梯度提升树(gradient boosting decision tree, GBDT)预报模型.利用互信息差算法综合评估工艺参数、化学成分和钢卷尺寸参数等条件属性的相对重要性以及属性之间的冗余性,进行模型条件属性筛选;采用同分布原理进行样本划分,结合网格搜索法和交叉验证法优化模型参数,建立力学性能GBDT预报模型;并将GBDT模型预报结果与随机森林(random forest, RF)、 AdaBoost算法和BP神经网络的预报结果进行比较.结果表明:GBDT模型优于其他模型, 90%的数据样本预测的绝对误差小于14.24 MPa, 94.6%的数据样本相对误差在6%范围内,具有更高的预测精度.
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