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提出一种基于热轧现场生产数据和智能算法的新型带钢出口凸度预测模型,该模型采用差分进化算法对支持向量机的惩罚因子和核函数宽度进行优化。确定了支持向量回归模型的最佳参数组合,采用大量实际生产数据对模型进行训练并将其用于带钢出口凸度预测。该模型结构简单、容易实现,其整体性能用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和决定系数R2来评价。预测值和实际值的比较验证了所提出模型的可行性。