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提出一种基于最小二乘支持向量机的铁水含硅量软测量模型,采用遗传算法确定模型参数的优化组合。用某钢管厂高炉的实际生产数据经过预处理后作为模型的训练和测试样本,进行软测量实验。实验结果表明,与神经网络模型和时间序列分析模型比较,所提出的软测量模型的软测量精度更高。
基于最小二乘支持向量机的铁水含硅量软测量
【摘 要】
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提出一种基于最小二乘支持向量机的铁水含硅量软测量模型,采用遗传算法确定模型参数的优化组合。用某钢管厂高炉的实际生产数据经过预处理后作为模型的训练和测试样本,进行软测量实验。实验结果表明,与神经网络模型和时间序列分析模型比较,所提出的软测量模型的软测量精度更高。
【机 构】
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南华大学经济管理学院,南华大学电气工程学院
【出 处】
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工业控制计算机
【发表日期】
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2013年03期
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