基于聚类和GBDT的镀锌钢卷力学性能预测

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。

热镀锌钢卷力学性能GBDT预报模型

针对热镀锌钢卷力学性能预报建模条件属性选取难、预报精度不足的问题,研究热镀锌钢卷力学性能梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预报模型.利用互信息差算法综合评估工艺参数、化学成分和钢卷尺寸参数等条件属性的相对重要性以及属性之间的冗余性,进行模型条件属性筛选;采用同分布原理进行样本划分,结合网格搜索法和交叉验证法优化模型参数,建立力学性能GBDT预报模型;并将GBDT模型预报结果与随机森林(random forest,RF)、AdaBoost算法和BP神经网络的预报结果进行比较.结果表明:GBDT模型优于其他模型,90%的数据样本预测的绝对误差小于14.24 MPa,94.6%的数据样本相对误差在6%范围内,具有更高的预测精度.

骨筋膜室综合症的早期观察和治疗

目的探讨骨筋膜室综合症早期诊断的意义和治疗方法。方法通过对我院2001年5月-2007年5月收治32例骨筋膜室综合症患者进行早期诊断与积极治疗。提高愈后效果。结果本纽32例患者经治疗后4例截肢（12．5％），2例死亡（6．25％），4例感染（12．5％）。结论临床医生应警惕外伤后隐匿性骨筋膜综合征的存在，积极做好预防性筋膜切开减压的准备，减少并发症发生。