基于灰狼算法优化的深度极限学习机钢轨热处理性能预测模型研究.docx

基于灰狼算法优化的深度极限学习机钢轨热处理性能预测模型研究

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

灰狼优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2算法步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3算法改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

深度极限学习机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1极限学习机简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2深度极限学习机模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

基于灰狼算法优化的深度极限学习机模型构建．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1模型构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3模型验证与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

钢轨热处理性能预测模型研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1钢轨热处理性能影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1数据来源与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3.1模型预测精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.3.2模型泛化能力分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3.3模型稳定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

模型应用与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.1模型在实际生产中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.2案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.2.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

8.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

8.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.内容简述

本研究致力于深入探索基于灰狼算法（GreyWolfOptimizer,GWO）优化的深度极限学习机（DeepExtremeLearningMachine,DELM）在钢轨热处理