PLS-LSSVM模型在锌净化中的应用

• 作者: 伍铁斌 孙备 张斌 朱红求 李勇刚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 偏最小二乘法 最小二乘支持向量机 净化 粒子群优化算法 钴离子
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 工程应用技术与实现
• 页码范围: 212-214
• 分类号: TP391
• 字数: 3361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.10.065

摘要

在锌净化除钴过程中,生产数据存在噪声且变量间具有多重相关性,从而难以准确预测钴离子浓度.为此,采用偏最小二乘方法去除数据中的噪声,降低各参数间的多重相关性.通过为不同时期的样本数据赋予不同的权值,提高了最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测的准确性.利用改进的粒子群优化算法优化选择LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,以避免人为选择参数的盲目性.仿真结果表明,PLS-LSSVM模型的预测精度高于偏最小二乘回归和LSSVM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红求	中南大学信息科学与工程学院	75	380	10.0	16.0
2	李勇刚	中南大学信息科学与工程学院	82	545	11.0	20.0
3	张斌	中南大学信息科学与工程学院	72	813	17.0	24.0
4	伍铁斌	中南大学信息科学与工程学院	26	103	6.0	9.0
8	孙备	中南大学信息科学与工程学院	9	38	5.0	6.0