基于主成分分析协同随机森林算法的热连轧带钢宽度预测

来源 :东北大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cryingboy
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为提高热连轧粗轧带钢生产过程中换钢种、换规格及换辊后的首块带钢宽度设定模型精度,本文提出一种基于主成分分析协同随机森林(PCA-RF)算法的宽度预测模型.采用主成分分析法对数据样本合理分析,通过计算特征值、主成分贡献度及累计贡献度进行特征选择.在PCA筛选的变量数据集上训练最佳随机森林宽度预测模型.同时,使用支持向量机回归(SVR)、K-最近邻(KNN)模型进行对比验证.通过实际应用表明,PCA-RF各道次宽度模型R-squared值控制在99.9%~1,且96%以上样本点预测误差在-5~5 mm,从而证
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黑磷纳米片(black phosphorus nanosheet,BPNS)是一种新型纳米材料,它拥有可调节的带隙宽度、高度各向异性、高载流子迁移率、广谱光吸收性和良好生物相容性等诸多特性,在电子、光电、电化学、环保和生物医学等领域表现出巨大的应用潜力。近年来,随着对BPNS研究的深入,其生物安全性问题备受关注。本文简要介绍了BPNS的应用现状和前景,着重综述了其环境危害、健康危害以及毒性机制研究进展,为生产生物安全性更高、环境更友好的黑磷纳米材料提供科学依据。
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