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基于IGA-KPLS的钢材淬透性预测建模

王玲  郭辉  付冬梅  
【摘要】:提出了一种基于核偏最小二乘(Kernel partial least square,KPLS)的钢材淬透性预测建模方法。采用KPLS方法对样本数据进行特征提取,消除样本数据输入变量之间的相关性,并引入了免疫遗传算法优化KPLS参数的方法。在此基础上,使用KPLS回归方法建立淬透性预测模型。以某钢厂实际生产数据进行了应用实验,并与现有的多元回归方法、人工神经网络和标准LS-SVM建模方法进行了对比,实验结果表明,本文方法显著提高了钢材淬透性的预测命中率,获得精确的建模效果。

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