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基于混沌优化支持向量机的轧制力预测
引用本文:陈治明,罗飞,黄晓红,许玉格.基于混沌优化支持向量机的轧制力预测[J].控制与决策,2009,24(6).
作者姓名:陈治明  罗飞  黄晓红  许玉格
作者单位:华南理工大学,自动化科学与工程学院,广州,510640
基金项目:国家自然科学基金,教育部高等学校博士学科点专项科研基金,广州市科技攻关重点项目 
摘    要: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.

关 键 词:热连轧  轧制力预测  支持向量机  混沌优化
收稿时间:2008-6-1
修稿时间:2008-9-19

Rolling force prediction based on chaotic optimized support vector machine
CHEN Zhi-ming,LUO Fei,HUANG Xiao-hong,XU Yu-ge.Rolling force prediction based on chaotic optimized support vector machine[J].Control and Decision,2009,24(6).
Authors:CHEN Zhi-ming  LUO Fei  HUANG Xiao-hong  XU Yu-ge
Affiliation:College of Automation Science and Engineering;South China University of Technology;Guangzhou 510640;China
Abstract:Aiming at the exact prediction problem of rolling force in hot strip rolling mills,a prediction algorithm based on least square support vector machine is proposed.The prediction model of least square support vector machine is mathematically analyzed.And an improved multi-scale chaotic optimization algorithm combined with the genetic algorithm is proposed to optimize the model parameters.By using on-line data obtained from the factory,the model is trained and used for rolling force prediction.Simulation resu...
Keywords:Hot rolling  Rolling force prediction  Support vector machine  Chaotic optimization  
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