公开(公告)号：CN119474607A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510018408.X

申请日：2025-01-07

Applicant: 东北大学

Inventor： 孙杰 ,  田宝钱 ,  贾攀 ,  陈梦蓉 ,  郑思敏 ,  龚殿尧 ,  袁国 ,  彭文 ,  张殿华

IPC: G06F17/10 ,  G06N20/20 ,  G06N3/006 ,  G06N7/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G05B13/04

Abstract: 本发明的一种基于数据驱动的热流密度自适应系数计算方法，包括：采集冷却工艺参数、带钢信息参数和冷却水温度，作为输入特征参数，将热流密度自适应系数作为输出特征参数，由输入特征参数和输出特征参数构成原始数据集；对原始数据集进行数据清洗，划分为训练集、测试集和验证集；构建热流密度自适应系数stacking模型，采用混沌哈里斯鹰优化算法获得最优的基学习器数量及类型；采用混沌哈里斯鹰优化算法对最优基学习器的超参数进行寻优；将训练集输入到stacking模型中进行训练；采用测试集验证stacking模型的泛化性能；采集当前带钢信息参数，采用经过测试的stacking模型预测当前带钢的热流密度自适应系数。