基于主成分分析和GA-RF算法的冷轧带钢质量预测

为提高某钢铁企业的冷轧产品质量,以某企业冷轧带钢实际生产数据为分析对象,提出了一种冷轧产品质量预测模型,通过采用主成分分析和随机森林算法进行建模分析实现冷轧产品预测控制,对企业生产工艺进行指导。建模过程通过计算特征值、主成分贡献度和累计贡献度等方法,利用主成分分析法分析原始数据样本,选择关键特征,通过降维处理降低数据维度,加快建模速度。构建随机森林质量预测模型,采用降维处理后的特征作为输入,产品质量等级作为输出。然后通过遗传算法对随机森林模型的决策树数目和最大树深进行优化,提高模型精度,最终构建冷轧产品GA-RF质量预测模型。同时,将该模型结果与同数据样本下的支持向量机模型结果进行对比。通过实际应用显示,在冷轧产品质量预测方面,使用遗传算法对随机森林模型进行优化后可以达到较高的准确率,模型表现更佳。