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支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,它能较好地解决非线性、高维数、小样本、局部极小点等实际问题.本文提出了使用最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量的方法,以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例.结果表明最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量命中率可达到85%以上.
支持向量机在铁水硅含量预报中的应用
【摘 要】
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支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,它能较好地解决非线性、高维数、小样本、局部极小点等实际问题.本文提出了使用最小二乘支持向量机模型预测高炉铁
【机 构】
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浙江大学数学系
【出 处】
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冶金自动化
【发表日期】
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2005年3期
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