2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目前,熱軋帶鋼生產(chǎn)者越來越關(guān)注其產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性及生產(chǎn)線的柔性生產(chǎn)能力,傳統(tǒng)的鋼鐵生產(chǎn)面臨著新的競爭,技術(shù)需進(jìn)一步改善。鋼材軟測量模型在熱軋中的應(yīng)用是解決上述問題的必要手段。本文根據(jù)實際需要,提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)回歸兩種鋼材軟測量模型。
  首先針對現(xiàn)場采樣數(shù)據(jù)存在噪聲的缺點,借鑒數(shù)據(jù)挖掘的思想,預(yù)處理了從生產(chǎn)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù),為模型的建立提供了真實、可靠、充分的數(shù)據(jù)樣本。之后,基于傳統(tǒng)熱軋工藝參數(shù)選取經(jīng)驗,從數(shù)據(jù)樣本中選

2、取模型所需的原始化學(xué)成分和熱軋工藝參數(shù)并根據(jù)主元分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了降維處理。
  在熱軋帶鋼軟測量模型中,通過對標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)回歸軟測量模型的對比研究,分析了兩種軟測量方式各自優(yōu)缺點并進(jìn)行改進(jìn),提出了遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對支持向量機(jī)回歸進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)兩種方案并對結(jié)果進(jìn)行了對比分析。實驗驗證支持向量機(jī)對小樣本的支持較好、網(wǎng)絡(luò)泛化能力強(qiáng)、預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定。參數(shù)尋優(yōu)的支持向量機(jī)與遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)相比較,平均誤差降低

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