基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

摘要：

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.

关键词： 支持向量机 力学性能 钢材

作者: 林豫柏 罗键

作者单位: 厦门大学,自动化系,福建,厦门,361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 第17届中国过程控制会议

会议地点: 江苏无锡

会议语种:中文

页码: 497-499

在线出版日期: 2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）