摘要
本发明提供了一种集约化降低生产成本的制造方法,包括:步骤1:获取钢水的光谱数据;步骤2:对所述光谱数据进行去噪处理得到去噪后的光谱数据;步骤3:将去噪后的光谱数据作为样本输入到支持向量回归模型中进行训练得到钢水成分预测模型;步骤4:使用所述钢水成分预测模型估算目标钢水的成分;步骤5:基于目标钢水的成分对钢水的生产过程进行优化以达到最优的生产成本。本发明通过利用钢水成分预测模型,可以实时监控和优化钢水的生产过程,从而及时调整生产参数以应对市场变化,降低不必要的成本,提升生产效率。
技术关键词
支持向量回归模型
数据
处理器
小波阈值
收发器
存储器
可读存储介质
样本
电子设备
重构
符号
计算机
因子
参数
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XGBoost模型
时序特征
机器学习模型
Attention机制
SNP位点组合
全基因组关联分析
寿命
探针
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分布式资源
设备运行状态数据
可调负荷
变量
环境监测数据
变量
时域卷积网络
交叉注意力机制
序列
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