科技通报
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과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2012年
1期
133-136
,共4页
朱小萍%夏陆岳%孙小方%蔡亦军%周猛飞%潘海天
硃小萍%夏陸嶽%孫小方%蔡亦軍%週猛飛%潘海天
주소평%하륙악%손소방%채역군%주맹비%반해천
支持向量机%增量学习%氯甲烷%含水量%预测%控制
支持嚮量機%增量學習%氯甲烷%含水量%預測%控製
지지향량궤%증량학습%록갑완%함수량%예측%공제
由于氯甲烷回收过程具有工艺过程复杂、非线性、时变性等特点,导致氯甲烷含水量难以预测.提出了ISVM软测量建模方法,鉴于新增训练样本中如果存在违反KKT条件的样本,则这些样本中肯定存在新的支持向量,必然会使支持向量集发生变化,原分类支持向量集中的非支持向量也有可能转化为支持向量,进一步提出了改进ISVM氯甲烷含水量预测模型.研究结果表明:通过与普通ISVM预测模型比较,采用改进ISVM预测模型的预测结果具有更佳的预测精度,为氯甲烷含水量的控制提供了更精确的条件.
由于氯甲烷迴收過程具有工藝過程複雜、非線性、時變性等特點,導緻氯甲烷含水量難以預測.提齣瞭ISVM軟測量建模方法,鑒于新增訓練樣本中如果存在違反KKT條件的樣本,則這些樣本中肯定存在新的支持嚮量,必然會使支持嚮量集髮生變化,原分類支持嚮量集中的非支持嚮量也有可能轉化為支持嚮量,進一步提齣瞭改進ISVM氯甲烷含水量預測模型.研究結果錶明:通過與普通ISVM預測模型比較,採用改進ISVM預測模型的預測結果具有更佳的預測精度,為氯甲烷含水量的控製提供瞭更精確的條件.
유우록갑완회수과정구유공예과정복잡、비선성、시변성등특점,도치록갑완함수량난이예측.제출료ISVM연측량건모방법,감우신증훈련양본중여과존재위반KKT조건적양본,칙저사양본중긍정존재신적지지향량,필연회사지지향량집발생변화,원분류지지향량집중적비지지향량야유가능전화위지지향량,진일보제출료개진ISVM록갑완함수량예측모형.연구결과표명:통과여보통ISVM예측모형비교,채용개진ISVM예측모형적예측결과구유경가적예측정도,위록갑완함수량적공제제공료경정학적조건.
