基于最大互信息系数属性选择的冷轧产品机械性能预测

摘要

对于冷轧产品机械性能预测建模时面对的需要对全流程众多影响工艺参数属性选择的问题,提出基于最大互信息系数(MIC)属性选择的机械性能预测建模方法。该方法首先利用MIC算法计算各性能指标和工艺参数之间的相关性度量,然后根据各相关度量选择形成工艺参数属性子集用于性能预测模型建模及预测。研究结果表明:该建模方法构建的冷轧产品性能预测模型的预测精度高于全工艺参数模型、Pearson相关系数选择和经验知识选择,另外该方法也能选择出一些传统方法不能选择出的非线性影响关系的工艺参数。最优特征子集模型预测效果从原始全工艺参数模型的平均相对误差2.90%下降到2.30%。