基于LS-SVM的烧结矿化学成分软测量模型研究与应用

• 作者: 宋强 王爱民
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 烧结矿化学成分 最小二乘支持向量机 预测 样本数据 烧结过程
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 2134-2136,2144
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

由于烧结过程所具有的大时滞性和动态时变性,采取一些依赖于对象数学模型的传统控制理论和方法难以解决烧结矿化学成分的波动问题;因此,烧结矿化学成分的预测和控制长期以来一直是钢铁企业中的一个难点;为此,根据烧结过程所具有的特点,提出了基于最小二乘支持向量机的烧结矿化学成分的软测量模型的研究,利用支持向量机建立烧结矿化学成分的预报模型;通过对现场实际数据进行仿真表明,该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王爱民	安阳师范学院计算机与工程学院	81	375	10.0	14.0
2	宋强	安阳工学院机械工程系	56	162	6.0	10.0