密闭鼓风炉锌产量的支持向量机实时预报模型

• 作者: 彭小奇 桂卫华 胡志坤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 回归 神经网络 密闭鼓风炉 锌产量
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TP182
• 字数: 3125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.12.007

摘要

为优化密闭鼓风炉的操作参数,建立了锌产量的实时预报模型.该模型采用分类SMO方法训练支持向量机回归模型,并根据若干步的误差来在线校正模型参数,对锌产量进行多步预报,以及时调整操作参数,并能在线学习预报模型.该预报模型的工业仿真表明在只有较少的样本数的情况下,在有效误差范围内能达到90%,且具有很好的实时性.该模型已应用于密闭鼓风炉操作优化与故障诊断系统,能较好地指导生产.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	彭小奇	中南大学物理科学与技术学院	112	1229	18.0	30.0
3	胡志坤	中南大学物理科学与技术学院	97	1006	17.0	26.0