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摘要：本发明公开了一种基于随机森林算法的热镀锌镀层厚度预测方法，涉及热镀锌钢卷生产技术领域，预测方法包括：通过热镀锌工艺生产热镀锌钢卷，并获取热镀锌工艺生产历史数据；对历史数据进行预处理并消除测厚仪时滞；基于机理和相关系数进行特征筛选；建立随机森林网络镀层厚度预测模型并训练；对随机森林网络镀层厚度预测模型的准确性和适用性进行验证和判定；若模型预测精度未达到要求，则优化预测模型参数；若达到要求，则将预测模型投入使用；输出锌层厚度预测值。本发明改善了镀锌板锌层厚度控制中检测的时滞问题，优化了工艺参数调节以及厚度目标控制。
主权项：1.一种基于随机森林算法的热镀锌镀层厚度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过热镀锌工艺生产热镀锌钢卷，并获取热镀锌工艺生产历史数据；步骤2：对历史数据进行预处理，消除测厚仪时滞；步骤3：对预处理后的数据，结合机理分析和相关系数进行特征筛选；步骤4：建立随机森林网络镀层厚度预测模型，向随机森林网络镀层厚度预测模型输入历史生产数据，训练随机森林网络镀层厚度预测模型；步骤5：对随机森林网络镀层厚度预测模型的准确性和适用性进行验证和判定；步骤6：若随机森林网络镀层厚度预测模型预测精度未达到要求，则优化随机森林网络镀层厚度预测模型参数，进一步训练随机森林网络镀层厚度预测模型；若随机森林网络镀层厚度预测模型预测精度达到要求，则将随机森林网络镀层厚度预测模型投入使用；步骤7：向随机森林网络镀层厚度预测模型输入步骤3中筛选出的特征参数，输出锌层厚度预测值。
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百度查询： 北京科技大学 北京京杰锐思技术开发有限公司 一种基于随机森林算法的热镀锌镀层厚度预测方法
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