摘要
铸坯尺寸预测是钢铁生产过程中的重要环节，精确的预测可以有效提高生产效率、降低能源消耗和产品缺陷。
支持向量机（SVM）作为一种机器学习算法，以其优越的泛化能力和对高维数据的处理能力，在铸坯尺寸预测领域展现出巨大潜力。
本文首先阐述了支持向量机和铸坯尺寸预测的相关概念，接着深入探讨了国内外利用支持向量机进行铸坯尺寸预测的研究现状，并对主要研究方法进行了分析和比较。
此外，本文还对现有研究成果的优势和局限性进行了评述，并展望了未来的研究方向。
关键词：铸坯尺寸预测；支持向量机；机器学习；特征选择；参数优化
#1.1铸坯尺寸预测铸坯是钢铁生产过程中的重要中间产品，其尺寸精度直接影响后续轧制工序的质量和效率。
铸坯尺寸预测是指利用各种方法和技术，对即将生产的铸坯尺寸进行预先估计。
准确的铸坯尺寸预测可以帮助钢铁企业优化生产计划，提高产品质量，降低生产成本。
#1.2支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。
SVM具有良好的泛化能力和对高维数据的处理能力，在解决非线性、小样本、高维模式识别问题中表现出色。
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