【摘 要】
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针对钛合金棒材热连轧轧制力的精确预测问题，提出了一种基于加速收敛的粒子群（ accelerate convergence particle swarm optimization, ACPSO）优化支持向量回归（support vector r
【机 构】
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长春理工大学光电工程学院,沈阳理工大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院
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针对钛合金棒材热连轧轧制力的精确预测问题，提出了一种基于加速收敛的粒子群（ accelerate convergence particle swarm optimization, ACPSO）优化支持向量回归（support vector regression，SVR）的预测算法。该算法首先通过使粒子在每次速度迭代过程中偏离速度迭代一个小角度，在位置迭代过程中偏离迭代位置一小步，改善了粒子群算法的收敛性及收敛速度，再通过ACPSO算法实现对支持向量回归机的参数ε、c、γ的同时寻优，从而使ACPSO-SVR
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