基于改进SMO算法的热工参数灰色软测量建模

• 作者: 乔弘 吴蓉 张全壮
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 序列最小优化(SMO) 灰色关联分析 氧量 软测量
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 4-6,18
• 分类号: TP13
• 字数: 2744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2010.10.002

摘要

介绍了适宜支持向量机处理大规模数据同归问题的序列最小优化(SMO)学习算法,针对SVR进行二次规划处理大规模数据时计算复杂度高和学习机参数选择方法复杂的问题,从算法结构和参数选择两个方面对SMO算法进行了改进,使运算速度和建模效率得到了进一步提高.结合灰色理论进行辅助变量选取,并应用改进的SMO算法建立了火电厂烟气含氧量软仪表,通过电厂的实测历史数据仿真表明,改进的算法较传统的SMO算法在计算速度和性能上有较大提高,建立的软仪表模型具有更高的精度,能满足应用要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔弘		2	9	1.0	2.0
2	吴蓉		2	9	1.0	2.0
3	张全壮		1	1	1.0	1.0