基于支持向量机原理的连铸板坯表面温度预测模型

提出了一种基于支持向量机理论的连铸板坯表面温度预测模型。结合连铸的过程工艺特性以及历史过程数据,以过热度、拉坯速度、二次冷却水量、二冷区出口位置温度作为模型的输入,通过支持向量机回归算法原理,对二冷区内的铸坯表面温度进行预测,在此基础上用粒子群算法对支持向量机的惩罚系数c和核函数宽度δ^2进行寻优,以提高模型预测精度,并利用MATLAB软件进行仿真测试。结果表明该方法预测精度较高,是一种有效的温度预测方法,利于提高铸坯的生产质量。