混合核函数支持向量机的磨矿粒度预测模型

• 作者: 桂卫华 王新华 王雅琳 阳春华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 磨矿粒度 支持向量机 混合核 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 207-209,214
• 分类号: TP18
• 字数: 5241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.062

摘要

选矿厂磨矿粒度是影响精矿品住和回收率的重要因素.针对目前无法对磨矿粒度进行实时有效检测问题,提出了一种基于支持向量机的磨矿粒度预测模型.通过对现有支持向量机建模方法分析比较,选择了新型的混合核支持向量机作为预测模型的建模工具,同时为了解决有效选择混合核参数问题,提出利用遗传算法对模型结构参数进行优化.仿真结果表明,用该方法建立的磨矿粒度预测模型优于基于RBF核支持向量机建立的该预测模型,其具有较好的逼近性能和泛化性能及更高的预测精度.

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	王新华	中南大学信息科学与工程学院	24	60	5.0	7.0