[发明专利]一种基于XGBoost算法计算轧制力的方法及系统有效
| 申请号： | 201910887722.6 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110773580B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 谢新亮;张嘉新;申铁强 | 申请（专利权）人： | 北京冶自欧博科技发展有限公司 |
| 主分类号： | B21B38/08 | 分类号： | B21B38/08 |
| 代理公司： | 北京卓爱普专利代理事务所(特殊普通合伙) 11920 | 代理人： | 王玉松 |
| 地址： | 100071 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于XGBoost算法计算轧制力的方法及系统，该方法使用大量历史数据，运用XGBoost算法对轧制力进行分析和预测，XGBoost采用了集成学习(Boosting)的思想，将弱分类器转化为强分类器，进而达到有效分类的目的，与GBDT算法相比，为了能够自定义loss函数，XGBoost将loss函数进行了2阶的泰勒展开，并同时加入正则项来权衡模型复杂度与避免过拟合，本发明使用了基于树模型的XGBoost，通过传统机理模型的参考和各个特征在节点分裂处出现的次数来确定模型的输入特征，再根据模型中各个参数对结果影响的重要程度，使用网格搜索法和先验知识进行参数调整，最终训练出模型从而计算出轧制力，与传统机理模型相比，轧制力计算精度显著提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xgboost 算法 计算 轧制 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于XGBoost算法计算轧制力的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n获取历史数据，筛选出有用的特征；/n构建以树模型为基础的XGBoost算法框架，并对参数进行调整；/n将筛选出的有用的特征输入到经过参数调整的XGBoost算法框架内进行训练，生成轧制力计算模型；/n将待测数据输入到轧制力计算模型内计算轧制力。/n
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