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一种并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型
被引量:
6
1
作者
王华秋
廖晓峰
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期934-940,共7页
转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型.针对这样的问题,提出了并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型,不仅克服了支持向量机偏差ε和折中参数C选择的随机性,而且...
转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型.针对这样的问题,提出了并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型,不仅克服了支持向量机偏差ε和折中参数C选择的随机性,而且较好地解决了大数据集的快速并行计算,缩短了计算时间,从而有利于连续生产操作.试验表明,用该模型预测转炉提钒的冷却剂加入量和吹氧时间,结果的误差减小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性.
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关键词
并行协同粒子群
支持向量机
参数优化
转炉提钒
预测模型
下载PDF
职称材料
题名
一种并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型
被引量:
6
1
作者
王华秋
廖晓峰
机构
重庆大学 计算机学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期934-940,共7页
基金
国家自然科学基金(60271019)
重庆市教委基础研究项目(KJ060614)
重庆市科委攻关项目(20020828).
文摘
转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型.针对这样的问题,提出了并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型,不仅克服了支持向量机偏差ε和折中参数C选择的随机性,而且较好地解决了大数据集的快速并行计算,缩短了计算时间,从而有利于连续生产操作.试验表明,用该模型预测转炉提钒的冷却剂加入量和吹氧时间,结果的误差减小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性.
关键词
并行协同粒子群
支持向量机
参数优化
转炉提钒
预测模型
Keywords
parallel cooperative particle swarm
support vector machine
parameters optimization
converter revanadium
prediction model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型
王华秋
廖晓峰
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
6
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