一种热轧产品力学性能预测方法和装置

本申请提供了一种热轧产品力学性能预测方法和装置，旨在高效、精确地预测热轧产品的力学性能，同时降低企业生产成本、提高成材率和缩短产品出厂周期。该方法从产销系统中采集热轧产品的历史生产数据，包括生产工艺参数数据和力学性能数据，经过清洗处理后划分为训练集和测试集，并进行预处理。接着，以力学性能指标为预测目标，对XGBoost模型进行训练，使其能根据生产工艺参数预测力学性能指标的值。通过贝叶斯优化算法对模型超参数进行调优，再基于特征重要性排序筛选特征，删除训练集和测试集中不满足条件的特征，重新训练模型得到优化后的预测模型。最后，向预测模型输入待测热轧产品的生产实绩数据，得到力学性能指标的预测值。