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作者：李俊祥;任彦;王静宇;苏楠;高晓文;
单位：内蒙古科技大学自动化与电气工程学院;内蒙古自治区高等学校流程工业综合自动化重点实验室;内蒙古科技大学数智产业学院;
摘要：提出一种基于融合特征选择协同梯度提升决策树(GBDT)的热连轧板宽预测模型。首先，建立线性回归、主成分回归及支持向量回归的特征选择模型，引入序列最小二乘规划算法对单一模型得到的特征相关性进行加权融合以筛选出最具有信息量的输入特征；其次，利用贝叶斯网络的主动选择机制寻找GBDT模型的全局最优超参数组合，消除传统人工参数选择的主观性和盲目性；最后，采用国内某板材厂的历史生产数据对所提方法进行实验验证。结果表明：模型预测结果的绝对误差在4 mm内的准确率达到96.65%,该预测模型可以有效地提高热连轧板宽的预测精度。
关键词：板宽预测;;融合特征选择;;SLSQP;;梯度提升决策树;;贝叶斯网络
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62063027);; 内蒙古科技计划项目(2020GGO048);; 内蒙古自然科学基金资助项目(2023MSO6001);; 内蒙古自治区高校青年科技人才计划资助项目(NJYT22057);; 内蒙古科技大学基本科研业务费专项资金资助项目(2023RCTD028);; 支持地方高校改革发展资金(学科建设)资助项目
