【摘 要】
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针对热镀锌钢卷力学性能预报建模条件属性选取难、预报精度不足的问题,研究热镀锌钢卷力学性能梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预报模型.利用互信息差算法
【机 构】
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福州大学机械工程及自动化学院,燕山大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51774097),福建省科技计划资助项目(2018H0015)
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针对热镀锌钢卷力学性能预报建模条件属性选取难、预报精度不足的问题,研究热镀锌钢卷力学性能梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预报模型.利用互信息差算法综合评估工艺参数、化学成分和钢卷尺寸参数等条件属性的相对重要性以及属性之间的冗余性,进行模型条件属性筛选;采用同分布原理进行样本划分,结合网格搜索法和交叉验证法优化模型参数,建立力学性能GBDT预报模型;并将GBDT模型预报结果与随机森林(random forest,RF)、AdaBoost算法和BP神经网络
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