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检索条件"主题词=Polynomial fitting and integrated algorithm"

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详细简洁

排序：

Parameter Identification and Model Optimization of Cold Rolled Strip Based on GRA-AHP and AdaBoost-SA algorithm 24

Parameter Identification and Model Optimization of Cold Roll...

引用

2024 International Conference on Mathematics and Machine Learning, ICMML 2024

作者： Wang, Chuanxu Yan, Tingting Zhang, Yuchan Xue, Shenghe School of Mechanical Engineering Shenyang Jianzhu University Liaoning Shenyang China School of Science Shenyang Jianzhu University Liaoning Shenyang China School of Municipal and Environmental Engineering Shenyang Jianzhu University Liaoning Shenyang China

ISBN: (纸本)9798400711657

In this paper, Entropy Weight Method (EWM), Grey Relational Analysis method (GRA), and Analytic Hierarchy Process (AHP) are innovatively combined to construct a comprehensive evaluation system, namely GRA-AHP model. This model is used to quantify and identify the key parameters of mechanical properties of cold rolled strip steel. Aiming at the problem of hardness optimization in cold rolled strip production, this paper provides a method of combining polynomial fitting and integrated algorithm. Then an on-line monitoring model of strip hardness based on AdaBoost algorithm is established. The AdaBoost algorithm is incorporated into the detection regression model, and the expression of on-line monitoring of strip quality ensemble regression model is given. Through the analysis of feature importance, the prediction ability of the model is further optimized. The high precision and stability of the model are ensured. This paper aims to transform the research results into practical industrial applications, broaden the scope of application of the model, and improve its adaptability and efficiency under different production conditions. © 2024 Copyright held by the owner/author(s). Publication rights licensed to ACM.

关键词： AdaBoost algorithm Analytic Hierarchy Process Entropy Weight Method Grey Relational Analysis polynomial fitting and integrated algorithm

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