计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2012年
10期
212-214
,共3页
伍铁斌%朱红求%孙备%李勇刚%张斌
伍鐵斌%硃紅求%孫備%李勇剛%張斌
오철빈%주홍구%손비%리용강%장빈
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
偏最小二乘法%最小二乘支持嚮量機%淨化%粒子群優化算法%鈷離子
편최소이승법%최소이승지지향량궤%정화%입자군우화산법%고리자
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.
在鋅淨化除鈷過程中,生產數據存在譟聲且變量間具有多重相關性,從而難以準確預測鈷離子濃度.為此,採用偏最小二乘方法去除數據中的譟聲,降低各參數間的多重相關性.通過為不同時期的樣本數據賦予不同的權值,提高瞭最小二乘支持嚮量機(LSSVM)模型預測的準確性.利用改進的粒子群優化算法優化選擇LSSVM模型的懲罰因子和覈函數參數,以避免人為選擇參數的盲目性.倣真結果錶明,PLS-LSSVM模型的預測精度高于偏最小二乘迴歸和LSSVM.
재자정화제고과정중,생산수거존재조성차변량간구유다중상관성,종이난이준학예측고리자농도.위차,채용편최소이승방법거제수거중적조성,강저각삼수간적다중상관성.통과위불동시기적양본수거부여불동적권치,제고료최소이승지지향량궤(LSSVM)모형예측적준학성.이용개진적입자군우화산법우화선택LSSVM모형적징벌인자화핵함수삼수,이피면인위선택삼수적맹목성.방진결과표명,PLS-LSSVM모형적예측정도고우편최소이승회귀화LSSVM.
