1. 本选题研究的目的及意义
铸坯是钢铁生产过程中重要的中间产品，其尺寸精度直接影响后续轧制工序的效率和产品质量。
传统的铸坯尺寸预测方法主要依靠经验公式和人工经验，存在预测精度低、效率低等问题。
随着人工智能技术的快速发展，利用机器学习方法构建铸坯尺寸预测模型成为研究热点，可以有效提高预测精度和效率，为实现钢铁生产过程的智能化提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
铸坯尺寸预测是钢铁生产过程中的重要环节，一直以来受到国内外学者的广泛关注。
传统的预测方法主要依赖于经验公式和人工经验，但随着现代工业技术的不断发展，这些方法逐渐暴露出精度低、效率低等问题。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在铸坯尺寸预测领域得到了越来越多的应用。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以支持向量机算法为基础，构建铸坯尺寸预测模型，主要研究内容包括：
1.数据采集与预处理：收集铸坯尺寸及相关工艺参数数据，对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理操作，为模型训练提供高质量数据。
2.特征提取与选择：分析影响铸坯尺寸的因素，提取关键特征参数，例如浇注温度、拉速、冷却水流量等，并利用特征选择方法筛选出对预测结果影响显著的特征，提高模型效率和精度。
3.支持向量机模型参数优化：研究支持向量机算法原理，选择合适的核函数，并利用网格搜索、遗传算法等优化算法对模型参数进行优化，提高模型的预测精度和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展：
1.数据收集与整理：收集相关文献资料和实际生产数据，包括铸坯尺寸、浇注温度、拉速、冷却水流量等工艺参数，建立数据库。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗，剔除异常值，处理缺失值，并进行标准化处理，提高数据质量。
3.特征提取与选择：分析影响铸坯尺寸的关键因素，提取相关特征参数，并利用主成分分析、特征重要性排序等方法筛选出对预测结果影响显著的特征，降低模型复杂度，提高预测精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将支持向量机算法应用于铸坯尺寸预测，并结合特征选择方法，构建高精度、高效率的预测模型，为钢铁生产过程智能化提供技术支持。
2.利用优化算法对支持向量机模型参数进行优化，提高模型的预测精度和泛化能力，增强模型的实用价值。
3.将构建的预测模型应用于实际生产过程，并根据实际应用情况对模型进行优化，提高模型的适应性和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙杰,王新,陈立平.基于数据挖掘技术的板坯尺寸预测模型[J].冶金自动化,2018,42(05):1-6.
[2] 王磊,周晓光,王强,王力.基于改进支持向量机的板坯宽度预测模型[J].钢铁,2019,54(08):11-17.
[3] 周晓光,王磊,张少华,张建良.基于改进粒子群算法优化的SVM板坯尺寸预测模型[J].钢铁研究学报,2019,31(01):1-7.
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