氧化铝蒸发浓度的自适应加权LSSVR预测
作者:
阳春华
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聂晓凯
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柴琴琴
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桂卫华
关键词:
氧化铝蒸发过程
多输入多输出
最小二乘支持向量回归
在线预测
摘要：
针对氧化铝蒸发过程的工业现场出口料液浓度在线检测困难、操作参数具有时变性以及传统离线预测所存在的不足等特点，提出了一种多输入多输出系统的自适应加权最小二乘支持向量回归，并用于氧化铝蒸发过程出口料液浓度的在线预测。该方法根据模型预测效果自适应在线调整建模的训练样本集，利用主元分析提取主元作为分段加权支持向量回归模型的输入，采用网格搜索和交叉验证法对多输入多输出模型参数进行优化。采用工业现场的实测数据进行实验分析，计算结果表明：该方法能够很好地在线预测氧化铝蒸发过程出口料液浓度，相比基于最小二乘支持向量回归以及基于BP神经网络的浓度预测模型，该方法具有曼高的预测精度和更好的泛化性能．满足实际工业生产在线优化控制要求。
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