基于混沌优化支持向量机的轧制力预测

作者：陈治明; 罗飞; 黄晓红; 许玉格

来源：控制与决策, 2009, 24(6): 808-812.

DOI：10.3321/j.issn:1001-0920.2009.06.002

• 热连轧
• 轧制力预测
• 支持向量机
• 混沌优化

针对带钢热连轧轧制力的精确预测问题,提出一种基于最小二乘支持向量机模型的预测算法.在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上,提出一种改进的结合遗传算法的变尺度混沌优化方法,以进行最优模型参数的搜索,利用实测在线数据对模型进行训练并进行轧制力预测,仿真结果表明,利用该方法可使轧制力预测精度得到提高,平均误差率从BP神经网络的±10%降到±5%以下,为进一步提高热连轧厚度控制精度提供了一种有效方法.

• 单位
  华南理工大学