本發明提供一種基于極限學習機的連鑄坯質量預測方法,屬于鋼鐵冶金技術領域。該方法首先采集連鑄坯實際生產所涉及的數據,找到影響連鑄坯質量的影響因素,然后對所選取的樣本數據進行預處理并根據這些數據來確定極限學習機計輸入節點個數、輸出節點個數,之后,將訓練數據集輸入極限學習機中完成對極限學習機的訓練,最后輸入剩余的樣本數據,完成對連鑄坯質量的缺陷等級分類。該方法訓練速度快、預測精度高、適應性較好,較基于統計學方法、專家系統、BP神經網絡等連鑄坯質量預測模型的預測精度和運算速度都有了明顯的提升,進而可對連鑄坯的質量進行及時和精確判定。
聲明:
“基于極限學習機的連鑄坯質量預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)