基于PCA-WLSSVM的氧化铝苛性比值和溶出率预测模型

• 作者: 喻寿益 张艳存 李勇刚 桂卫华
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 主元分析 最小二乘支持向量机 权值 苛性比值 溶出率
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 571-575
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2008.05.012

摘要

针对氧化铝生产过程中无法在线测量苛件比值和溶出率的问题,建立了一种基于PCA-WLSSVM的预测模型.利用主元分析(PCA)消除样本共线性,降低样本维数.根据样本映射点到最小包含超球球心的距离确定样本的权值,以优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数,并提高加权LS-SVM的松散性和鲁棒性.仿真结果表明,此模型能有效地在线预测苛性比值及溶出率.

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	李勇刚	中南大学信息科学与工程学院	82	545	11.0	20.0
3	喻寿益	中南大学信息科学与工程学院	157	1877	23.0	33.0
4	张艳存	中南大学信息科学与工程学院	6	72	4.0	6.0