| 基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模 |
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| 引用本文： | 梁辉,童朝南.基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模[J].北京科技大学学报,2012,34(11):1338-1345. |
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| 作者姓名： | 梁辉 童朝南 |
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| 作者单位： | 北京科技大学自动化学院,北京100083 北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室,北京100083 |
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| 基金项目： | 北京市教委重点学科资助项目 |
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| 摘 要： | 针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力.
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| 关 键 词： | 热轧 厚度控制 数据驱动 聚类算法 最小二乘法 支持向量机 |
Online data-driven modeling for strip thickness based on subtractive clustering |
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| LIANG Hui,TONG Chao-nan.Online data-driven modeling for strip thickness based on subtractive clustering[J].Journal of University of Science and Technology Beijing,2012,34(11):1338-1345. |
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| Authors: | LIANG Hui TONG Chao-nan |
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| Institution: | 1,2) 1) School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2) Key Laboratory of the Ministry of Education for Advanced Control of Iron and Steel Process,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hot rolling thickness control data-driven approach clustering algorithms least squares approximations support vector machines |
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