密闭鼓风炉锌产量的支持向量机实时预报模型

摘要：

为优化密闭鼓风炉的操作参数,建立了锌产量的实时预报模型.该模型采用分类SMO方法训练支持向量机回归模型,并根据若干步的误差来在线校正模型参数,对锌产量进行多步预报,以及时调整操作参数,并能在线学习预报模型.该预报模型的工业仿真表明在只有较少的样本数的情况下,在有效误差范围内能达到90%,且具有很好的实时性.该模型已应用于密闭鼓风炉操作优化与故障诊断系统,能较好地指导生产.

关键词：支持向量机、回归、神经网络、密闭鼓风炉、锌产量

所属期刊栏目：30

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2002cb312200;国家自然科学基金50374079;湖南省自然科学基金01JJY2110

在线出版日期：2004-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：16-18