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钢材力学性能的提高对于提高钢材品质,充分适应市场需求有重要的意义.研究了热轧带钢的抗拉强度与各生产参数和工艺参数之间的关系,采用基于LASSO的复合分位数回归模型(Composite Quantile Regression,CQR),根据BIC准则选择合适的调整参数,选择出15个有重要影响的变量,建立基于这15个变量的预测模型.结果表明,将数据按70%和30%分成训练集和测试集,得到训练集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.61%和23.42,测试集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.58%和22.52.将本文所用的模型与两种不同的变量选择方法和三种不同的预测模型进行了对比,可得本文中所用的模型计算精度高,模型泛化能力强,为钢产品的设计和优化提供参考. 相似文献
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本文研究了由带跳的随机微分方程驱动的风险敏感控制问题.利用测度变换和带跳的二次增长的倒向随机微分方程,证明了此问题最优控制的存在性,并通过相应倒向随机微分方程解的初值给出了此问题的值函数. 相似文献