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[期刊论文]

基于聚类和GBDT的镀锌钢卷力学性能预测

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author:

王伟 (王伟.) [1] | 赵飞 (赵飞.) [2] | 匡祯辉 (匡祯辉.) [3] | Unfold

Abstract:

热镀锌钢卷力学性能影响因素之间关系复杂,限制了模型精度的提升.采用k-means算法利用化学成分属性对镀锌钢卷数据集进行聚类,将数据聚成三种模式簇实现样本的优选.利用梯度提升树算法,开展各模式数据集与不划分模式的全数据集下的力学性能建模研究,最后结合网格搜索与交叉验证方法进行模型参数优化.研究结果表明,分模式下模型MAE误差相比于全数据集建模平均减小0.85 MPa.参数优化后,各模式下 MAE 误差平均减少 5.19 MPa,RMSE 误差平均减少3.63 MPa,提高了预测模型精度.

Keyword:

k-means 力学性能建模 梯度提升树 热镀锌钢卷 网格搜索法

Community:

  • [ 1 ] [白振华]燕山大学
  • [ 2 ] [匡祯辉]福州大学
  • [ 3 ] [赵飞]福州大学
  • [ 4 ] [刘勇]长春一汽富晟集团有限公司
  • [ 5 ] [王伟]福州大学

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Source :

重型机械

ISSN: 1001-196X

Year: 2024

Issue: 2

Page: 54-58

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30 Days PV: 1

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