公开(公告)号：CN104537449A

公开(公告)日：2015-04-22

申请号：CN201510036502.4

申请日：2015-01-23

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 张利 ,  孙丽杰 ,  朱俊飞

IPC: G06Q10/04

CPC classification number: G06Q10/04

Abstract: 一种基于D_S证据理论信息重构的热连轧板厚预测方法,主要通过三个步骤来实现板厚的预测。首先，采用数据分析软件分析热连轧的运行周期，并找到针对板厚的三个敏感参数，分别将每个参数应用最小二乘多项式曲线拟合方法获得各个敏感参数下的三个初步板厚预测结果。然后，应用D_S证据理论重构不同参数下的预测结果，获得板厚的分布情况。在D_S证据理论中基本概率分配(BPA)函数具有重要的作用，本发明基于灰色关联度提出贡献率函数，并将其作为BPA函数，从而实现了BPA函数的客观选取。最后，从训练得到的分布情况，获得板厚的未来趋势。

公开(公告)号：CN104537449B

公开(公告)日：2017-11-14

申请号：CN201510036502.4

申请日：2015-01-23

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 张利 ,  孙丽杰 ,  朱俊飞

IPC: G06Q10/04

Abstract: 一种基于D_S证据理论信息重构的热连轧板厚预测方法,主要通过三个步骤来实现板厚的预测。首先，采用数据分析软件分析热连轧的运行周期，并找到针对板厚的三个敏感参数，分别将每个参数应用最小二乘多项式曲线拟合方法获得各个敏感参数下的三个初步板厚预测结果。然后，应用D_S证据理论重构不同参数下的预测结果，获得板厚的分布情况。在D_S证据理论中基本概率分配(BPA)函数具有重要的作用，本发明基于灰色关联度提出贡献率函数，并将其作为BPA函数，从而实现了BPA函数的客观选取。最后，从训练得到的分布情况，获得板厚的未来趋势。