提出一種基于熱軋現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和智能算法的新型帶鋼出口凸度預(yù)測(cè)模型,該模型采用差分進(jìn)化算法對(duì)支持向量機(jī)的懲罰因子和核函數(shù)寬度進(jìn)行優(yōu)化。確定了支持向量回歸模型的最佳參數(shù)組合,采用大量實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練并將其用于帶鋼出口凸度預(yù)測(cè)。該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn),其整體性能用平均絕對(duì)誤差（MAE）、平均絕對(duì)百分誤差（MAPE）、均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)R²來評(píng)價(jià)。預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的比較驗(yàn)證了所提出模型的可行性。 

【文章來源】：中國(guó)機(jī)械工程. 2020,31(22)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

DE算法優(yōu)化SVR參數(shù)流程圖

圖3所示為三種模型在相同的訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練,并在相同的測(cè)試集上預(yù)測(cè)的結(jié)果。由圖3可以看出,三種模型都較好地實(shí)現(xiàn)了帶鋼出口凸度的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)值和實(shí)際值契合度良好。本文所提出的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的帶鋼出口凸度預(yù)測(cè)模型相對(duì)于基于有限元方法和凸度解析計(jì)算建立的模型而言,預(yù)測(cè)精度更優(yōu)。對(duì)測(cè)試集上155塊帶鋼樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),凸度預(yù)測(cè)值誤差全部在-10～10 μm以內(nèi),而在-5～5 μm內(nèi)的凸度命中率則為92.26%。一般而言,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)用于模型的建立,測(cè)試集數(shù)據(jù)沒有參與模型建立過程中的參數(shù)調(diào)優(yōu),所以測(cè)試集上的預(yù)測(cè)效果更能反映模型的整體性能。為了定量地分析各個(gè)模型之間存在的差異,特繪制了三種模型在測(cè)試集上的回歸效果,如圖4所示。從圖4中可以看出,經(jīng)過GA和DE算法優(yōu)化的模型,測(cè)試集上回歸散點(diǎn)更加均勻地分布在直線y=x兩側(cè),這代表整體上預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的差距更小,預(yù)測(cè)的異常值相比于簡(jiǎn)單SVR模型異常值少。決定系數(shù)R2用來評(píng)估模型預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的擬合程度,R2=1表示理想擬合狀態(tài),R2值越小,模型綜合性能越差。DE-SVR模型決定系數(shù)為0.980 5,是三個(gè)模型中的最大值,擬合度最優(yōu)。

表2 三種模型訓(xùn)練集和測(cè)試集上誤差指標(biāo)計(jì)算值Tab.2 Error index calculation value of three models for training and test set 指標(biāo) 訓(xùn)練集 測(cè)試集 簡(jiǎn)單SVR GA-SVR DE-SVR 簡(jiǎn)單SVR GA-SVR DE-SVR MAE 3.449 2.967 2.786 3.930 2.966 2.663 MAPE (%) 6.126 5.219 4.781 6.745 5.239 4.561 RMSE 3.901 3.486 3.299 5.152 3.506 3.2864 結(jié)論

【參考文獻(xiàn)】：
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