摘要
本发明提供一种基于混合核函数SVR模型的无缝钢管外径预测方法及装置,涉及无缝钢管轧制技术领域。该方法包括:选择对无缝钢管外径存在影响的初步特征,获取相关数据进行预处理;采用随机森林模型计算每个初步特征的重要程度,选择重要特征生成训练数据;采用基于混合核函数的SVR模型构建数据驱动的无缝钢管外径预测模型,根据训练好的无缝钢管外径预测模型,得到无缝钢管外径预测结果。本发明采用混合核函数的方式构建SVR模型,使模型的局部学习能力和全局泛化能力达到了平衡,提高了外径预测精度。同时通过外径预测模型,可以在参数设定阶段预测成品管外径,提前修正工艺参数以减少外径误差,消除因工艺参数控制滞后带来的影响。
技术关键词
无缝钢管外径
混合核函数
SVR模型
生成训练数据
随机森林模型
计算机可读取存储介质
无缝钢管轧制技术
计算机可读指令
参数
阶段
预测装置
外径误差
机架轧辊
跟踪系统
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颈椎病患者
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机器学习模型
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时间段
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随机森林模型
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节点
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压力测试方法
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SVR模型
GRU神经网络
GRU模型
神经网络模型
船舶