一种基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，涉及冶金机械及自动化技术领域。该方法包括：获取热轧板带轧制过程中的历史生产数据，建立热轧板带凸度机理模型；采用改进的蚁群算法优化极限学习机，构建热轧板带凸度数据驱动模型；采用熵权法计算机理模型的信息熵和数据驱动模型的信息熵；根据模型信息熵，分别计算机理模型初始权重系数和数据驱动模型的初始权重系数，通过加权求和法建立混合模型；在不同轧制单元的热轧板带生产中，根据机理模型和数据驱动模型的预测值与实际值之间的偏差量动态调整权重，输出最终的热轧板带凸度预测结果。采用本发明专利技术可提高热轧板带凸度预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及冶金机械及自动化，特别是指一种基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法及装置。

技术介绍

1、凸度是衡量热轧板带断面轮廓质量的关键指标，准确的板带凸度预测直接影响到产品质量的提升，并降低潜在风险。传统凸度机理模型具备完善的理论体系，但受建模时简化假设的影响预测精度有限，数据驱动模型能够忽略输入特征间交叉耦合的影响具备较高的预测精度，但由于其本质上是一种黑箱模型，缺乏专家知识的整合导致模型精度受限于数据的质量及规模，只能用于预测与训练样本相接近的数据。

2、将机理模型与数据驱动模型相结合，可以对单一模型的缺点进行补充并发挥各自的优势。其中专利cn.112749505.a公开了一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，将机架间带钢温度等机理计算结果通过维度处理的方式添加为多输出支持向量回归模型的输入特征，有效提高了凸度预测精度。然而维度的增加对于数据驱动模型的非线性处理能力是一项巨大考验，容易导致维度灾难问题并增大过拟合风险；专利cn.114021290.b公开了一种基于数据驱动和机理模型融合的板带钢凸度预测方法，将凸度机理模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述S1的热轧板带轧制过程中的历史生产数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述S2的采用所述历史生产数据，建立热轧板带凸度机理模型，包括：

4.根据权利要求1所述的基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述S3的采用改进的蚁群算法优化极限学习机，构建热轧板带凸度数据驱动模型，包括：p>

5.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述s1的热轧板带轧制过程中的历史生产数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述s2的采用所述历史生产数据，建立热轧板带凸度机理模型，包括：

4.根据权利要求1所述的基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述s3的采用改进的蚁群算法优化极限学习机，构建热轧板带凸度数据驱动模型，包括：

5.根据权利要求1所述的基于权重分配策略混合建模的热轧板带凸度预测方法，其特征在于，所述s4的采用熵权法计算所述机理模型的信息熵和所述数据驱动模型的信息熵；根据所述机理模型的信息熵，计算所述机理模型初始权重系数；根据所述数据驱动模型的信息熵，计算所述数据驱动模型初始权重系数，通过加权求和法建立混合模型，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：何安瑞，郄浩堂，刘超，原野，邵健，李京栋，裴宁，蒋美涛，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：