弯辊力是调节板形的重要手段,准确的弯辊力模型能够为轧制获得良好的板形。为了准确的预测铝热连轧弯辊力,以某厂1+4铝热连轧实际生产数据为样本,提出了支持向量机(SVM)弯辊力模型。由于SVM的精度及泛化能力依赖于参数选择,故将自由搜索算法(FS)运用到模型参数寻优过程,并分别与BP神经网络和粒子群(PSO)优化的SVM模型进行比较。仿真实验表明建立的FS-SVM模型参数优化速度快、结构简单并且具有较高的预报精度。
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