基于改进即时学习算法的湿法冶金浸出过程建模

发布时间：2018-02-13 00:12

  本文关键词： 湿法冶金 浸出过程 即时学习算法 最小二乘支持向量机 时间有序性 累计相似因子　出处：《化工学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对湿法冶金浸出过程中存在的多变量、非线性和多工况等问题,采用基于即时学习算法的最小二乘支持向量机建立浸出率的预测模型。将时间有序性引入到即时学习算法学习集的选取规则中以确定系统当前工作点的建模邻域,从而提高模型精度;引入累计相似因子以提高所建模型的实时性,并利用自适应相似度阈值来判定是否需要重新建立当前工作点的局部模型。将改进的建模方法应用到湿法冶金浸出过程浸出率的预测中,仿真结果表明,所建模型具有较高的精度和实时性,可用于湿法冶金工业生产过程。
[Abstract]:Aiming at the problems of multivariable, nonlinear and multi-working conditions in hydrometallurgical leaching process, The least-squares support vector machine (LS-SVM) based on real-time learning algorithm is used to establish the prediction model of leaching rate, and the time order is introduced into the selection rule of learning set of real-time learning algorithm to determine the modeling neighborhood of the current working point of the system. In order to improve the accuracy of the model, the cumulative similarity factor is introduced to improve the real-time performance of the model. The adaptive similarity threshold is used to determine whether it is necessary to re-establish the local model of the current working point. The improved modeling method is applied to the prediction of leaching rate in hydrometallurgical leaching process. The simulation results show that, The model has high precision and real-time, and can be used in hydrometallurgical industry.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61673092,61304121,61533007) 中央高校基本科研业务费专项资金(N150404017)~~
【分类号】：TF111.3;TP181

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