用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

摘要：

针对水泥熟料游离氧化钙（fCaO）含量预测模型辨识的问题，考虑到单一核函数无法显著提高模型精度，采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法，建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时，利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优，避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明，建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。

关键词：多核学习、最小二乘支持向量机、模型、优化、算法、随机扰动

所属期刊栏目：67

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：河北省自然科学基金项目F2016203354。@@@@supported by the Natural Science Foundation of Hebei Province F2016203354

在线出版日期：2016-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2480-2487