一种基于核偏最小二乘结合支持向量机的板凸度预测方法

摘要

本发明属于凸度预测技术领域，具体涉及一种基于核偏最小二乘结合支持向量机的板凸度预测方法，包括下列步骤：S1、利用高精度监测装置收集现场数据；S2、对采集的数据进行预处理；S3、建立KPLS回归预测模型；S4、建立KPLS‑SVM板凸度预测模型。本发明通过数据驱动算法为数学工具，可以将采集到的大量现场轧制过程数据进行异常值剔除，本发明建立基于核偏最小二乘法结合支持向量机的带钢连轧板凸度预测模型，实现了对带钢连轧板凸度的预测，并且本发明采用粒子群优化算法对所建模型进行优化，进一步提高了带钢连轧板凸度的预测精度。本发明用于带钢连轧板凸度的预测。