冶金自动化
冶金自動化
야금자동화
METALLURGICAL INDUSTRY AUTOMATION
2005年
3期
33-36
,共4页
支持向量机%铁水硅含量%预测%建模%交叉验证
支持嚮量機%鐵水硅含量%預測%建模%交扠驗證
지지향량궤%철수규함량%예측%건모%교차험증
支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,它能较好地解决非线性、高维数、小样本、局部极小点等实际问题.本文提出了使用最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量的方法,以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例.结果表明最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量命中率可达到85%以上.
支持嚮量機是基于統計學習理論髮展而來的一種機器學習算法,它能較好地解決非線性、高維數、小樣本、跼部極小點等實際問題.本文提齣瞭使用最小二乘支持嚮量機模型預測高爐鐵水硅含量的方法,以山東萊鋼1號高爐在線採集數據作為應用案例.結果錶明最小二乘支持嚮量機模型預測高爐鐵水硅含量命中率可達到85%以上.
지지향량궤시기우통계학습이론발전이래적일충궤기학습산법,타능교호지해결비선성、고유수、소양본、국부겁소점등실제문제.본문제출료사용최소이승지지향량궤모형예측고로철수규함량적방법,이산동래강1호고로재선채집수거작위응용안례.결과표명최소이승지지향량궤모형예측고로철수규함량명중솔가체도85%이상.
