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基于融合特征选择协同GBDT的热连轧板宽预测
1
作者 李俊祥 任彦 +2 位作者 王静宇 苏楠 高晓文 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第3期152-161,共10页
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... 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。 展开更多
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
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考虑定位干扰情况的USV编队路径跟踪方法
2
作者 林航宇 于豪 +2 位作者 王鑫 郑州 彭皓 《广州航海学院学报》 2025年第2期36-42,共7页
为应对复杂海洋环境中信号传输受干扰导致编队路径跟踪精度较低的问题,提出一种在定位干扰条件下的无人艇(USV)编队路径规划方法。通过构建基于圆形编队的理想跟随模型,采用虚拟-领航-跟随者法,利用序列最小二乘规划(SLSQP)进行轨迹实... 为应对复杂海洋环境中信号传输受干扰导致编队路径跟踪精度较低的问题,提出一种在定位干扰条件下的无人艇(USV)编队路径规划方法。通过构建基于圆形编队的理想跟随模型,采用虚拟-领航-跟随者法,利用序列最小二乘规划(SLSQP)进行轨迹实时校准,实现各USV在中心USV失效或通讯中断的情况下保持路径跟踪精度与协同控制操作。仿真结果显示,该方法在多种运动状态下均表现出较高的轨迹跟踪精度与控制能力,显著提升了USV编队的鲁棒性和适应性,为无人艇编队在复杂环境中的应用提供了有效的控制策略. 展开更多
关键词 定位干扰 分布式预测控制 虚拟-领航-跟随者 圆形USV编队 slsqp优化
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纸张干燥工艺的数学模拟与能耗优化方法 被引量：2
3
作者 罗联合 罗皎 《造纸科学与技术》 2024年第6期82-84,88,共4页
为节约造纸机干燥部运行能耗,降低造纸企业的生产经营成本,基于纸机干燥部的运行基本流程提取出排出频率、干侧热风温度、湿侧热风温度、烘缸压力4项决策变量并建立相应的能耗优化模型。在此基础上,通过SLSQP算法对该模型进行求解。为... 为节约造纸机干燥部运行能耗,降低造纸企业的生产经营成本,基于纸机干燥部的运行基本流程提取出排出频率、干侧热风温度、湿侧热风温度、烘缸压力4项决策变量并建立相应的能耗优化模型。在此基础上,通过SLSQP算法对该模型进行求解。为验证该模型的有效性,基于某造纸企业的纸机干燥部数据对其吨纸干燥成本进行优化。经试验分析发现,基于SLSQP算法的能耗优化模型能够将该企业的吨纸消耗成本降低至9.03元/t,成本下降幅度为2.57%,能耗节约效果显著,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 纸机干燥部 约束条件 目标函数 优化算法
原文传递
TD-LSTM-S模型在二氧化碳浓度预测中的应用 被引量：2
4
作者 付子骏 吴永明 徐计 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第4期192-199,共8页
针对传统预测模型无法利用多元数据变量间内在联系的问题,提出了基于张量分解和序列最小二乘规划(SLSQP)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)模型TD-LSTM-S。在模型中将数据构建成张量并对其进行分解与优化,使数据能够保留变量间的内在联系... 针对传统预测模型无法利用多元数据变量间内在联系的问题,提出了基于张量分解和序列最小二乘规划(SLSQP)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)模型TD-LSTM-S。在模型中将数据构建成张量并对其进行分解与优化,使数据能够保留变量间的内在联系,采用SLSQP算法进行优化,使LSTM能够有效利用变量间的内在联系,提高模型的预测性能。实验结果表明:提出的TD-LSTM-S模型较传统模型具有更高的预测性能。 展开更多
关键词 二氧化碳浓度预测 多元数据变量间内在联系 张量分解 序列最小二乘规划 长短期记忆神经网络
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