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摘要:
针对氧化铝配料过程中返回物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用滞后的离线分析获得的多变量时间序列,直接构造包含充分预测信息的初始相空间;然后,构建时间序列决策表,并采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行Rs约简,获取广义重构相空间;最后,根据广义重构结果构造输入样本集,建立LS_SVM实时预测模型.仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.
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文献信息
篇名 氧化铝配料过程中返料成分的实时预测与仿真
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 氧化铝 配料过程 返料 时间序列 RS约简 LS_SVM
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1508-1511
页数 分类号 TP391.9|TP273
字数 语种 中文
DOI
五维指标
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 王雅琳 中南大学信息科学与工程学院 84 519 11.0 17.0
4 孔玲爽 中南大学信息科学与工程学院 7 57 4.0 7.0
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研究起点
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期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
总被引数(次)
173926
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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