基于机器学习算法的轧机轧制力预测

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摘要：对轧机轧制力预测模型进行研究。由于常规LSSVM识别模型选取耗时长的网格搜索法进行参数确定,通常粒子群优化算法对LSSVM识别模型进行优化。由于种群中多样性加速下降,使得算法容易发生早熟收敛等问题,从而影响其全局寻优能力,因此使用种群活性粒子群优化算法对LSSVM参数进行优化,从而解决上述问题。通过实例分析可知,相比常规算法,改进PSO优化LSSVM算法建立的预测模型的预测精度和效率最高,具有较好的工程应用价值。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97360A/201620/670247778.html

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关键词：机器学习算法 学习算法 机器学习 LSSVM cqvip 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 机器学习 轧制力预测