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龙图腾网获悉中冶南方工程技术有限公司申请的专利一种硅钢铁损在线预测与优化方法、终端设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116432025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310226953.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种硅钢铁损在线预测与优化方法、终端设备及存储介质是由蔡全福;贺立红;姚文达;王志军设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种硅钢铁损在线预测与优化方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种硅钢铁损在线预测与优化方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：建立历史数据集；计算各工艺参数与铁损数据之间的相关系数，剔除相关系数绝对值小于阈值的变量；采用SVR构建回归模型；根据回归模型，对各变量进行得分排序，剔除得分最小的变量；重复步骤直至变量个数等于最少变量个数，采用交叉验证的方式计算不同变量个数下回归模型的均方根误差，选择最优变量集；基于最优变量集回归得到铁损预测模型；根据已完成工序的工艺参数实际值和未完成工序的工艺参数中位数及上下限，通过质量预测模型进行铁损预测，并采用粒子群优化算法优化未完成工序的工艺参数。本发明既可用于工艺参数优化，也可用于在线铁损预测。

本发明授权一种硅钢铁损在线预测与优化方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种硅钢铁损在线预测与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立历史数据集，用于存储各已完成钢卷在生产过程的所有流程中的工艺参数和铁损数据； S2：采用皮尔逊相关系数法，计算历史数据集中各工艺参数与铁损数据之间的相关系数，从历史数据集中剔除相关系数绝对值小于相关系数阈值的变量； S3：采用支持向量机回归方法构建回归模型； S4：根据回归模型，对历史数据集中的各变量进行得分排序，并剔除得分最小的变量得到新的变量集； S5：判断变量个数是否等于设定的最少变量个数，如果是，进入S6；否则，返回S3； S6：采用交叉验证的方式计算在不同变量个数下回归模型的均方根误差，选择均方根误差最小时的变量集作为最优变量集； S7：基于最优变量集和历史数据，采用支持向量机回归方法进行回归，得到铁损预测模型； S8：根据钢卷当前已完成工序的工艺参数实际值和后续未完成工序对应的工艺参数在最优历史数据集中的中位数，通过质量预测模型进行铁损预测；采用粒子群优化算法，根据钢卷当前已完成工序的工艺参数实际值和后续未完成工序对应的工艺参数的上下限，优化后续未完成工序对应的工艺参数。

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