用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

发布时间：2017-09-22 11:11

  本文关键词：用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

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【摘要】：针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;河北省特种光纤与光纤传感重点实验室;燕山大学电气工程学院;
【关键词】： 多核学习 最小二乘支持向量机 模型 优化 算法 随机扰动
【基金】：河北省自然科学基金项目(F2016203354)~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： 引言在水泥生产过程中,水泥熟料游离氧化钙(freecalcium oxide in cement clinker,f Ca O)是熟料质量的一项重要指标[1-2],其含量的高低直接影响水泥的安定性以及生产能耗。目前,国外部分水泥生产企Received date:2015-10-21.Corresponding author:Prof.LIU Bin,liubin@ysu.ed

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1 蒋妍妍;李洪林;;基于改进粒子群优化LSSVM的水泥熟料fCaO软测量[J];现代化工;2014年06期

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本文编号：900473