基于KPCA与ILSFA-LSSVM的浮选加药控制模型

发布时间：2018-04-21 00:22

  本文选题：浮选加药 + 核主元分析　； 参考：《控制工程》2017年02期

【摘要】：以浮选过程关键控制量(浮选加药量)为研究对象,提出一种基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的浮选加药控制模型。通过对浮选过程的工艺的分析,确定了模型的输入输出变量。采用KPCA算法对样本数据进行降维处理,简化模型结构,并用LSSVM建立浮选加药控制模型。采用基于高斯变异和柯西变异改进的混合蛙跳算法(ILSFA)对LSSVM模型的参数进行优化,获得高精度的控制模型。仿真结果表明,提出的模型能够显著提高出浮选加药的控制精度,满足浮选加药过程的需求。
[Abstract]:Taking the key control quantity of flotation process (flotation dosage) as the research object, a new flotation control model based on kernel principal component analysis (KPCA) and least squares support vector machine (LSSVM) was proposed. The input and output variables of the model are determined by analyzing the flotation process. The KPCA algorithm is used to reduce the dimension of the sample data, to simplify the model structure, and to establish the floatation control model by LSSVM. A hybrid leapfrog algorithm based on Gao Si mutation and Cauchy mutation is used to optimize the parameters of LSSVM model and obtain a high precision control model. The simulation results show that the proposed model can significantly improve the control accuracy of floatation dosing and meet the needs of floatation feeding process.
【作者单位】： 辽宁科技大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61473054)
【分类号】：TD923;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1780114