基于改进在线支持向量回归的离子浓度预测模型

• 作者: 刘梅花 桂卫华 王凌云 阳春华
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 离子浓度 在线支持向量回归 预测模型 更新矩阵
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 537-541
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.04.011

摘要

针对湿法炼锌净化过程中杂质离子浓度检测的大滞后特性和模型失效问题.提出了基于在线支持向量回归的离子浓度预测模型.该模型对每个新样本进行增量学习,并能删除数据集中的一个旧样本.进而提出用分块矩阵的方法解决更新算法计算复杂的问题.将该建模方法应用于离子浓度的预测,结果表明预测模型具有较好的泛化性能,模型更新时间明显缩短,有效地提高了适应工况的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
3	王凌云	中南大学信息科学与工程学院	9	91	7.0	9.0
4	刘梅花	中南大学信息科学与工程学院	2	19	1.0	2.0