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热处理炉钢板温度度的的自适应混沌粒子群算法–最小二乘支持向量机优化预报算法
被引量:
2
1
作者
李静
王京
+1 位作者
杨磊
刘森
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期1825-1830,共6页
针对传统传热模型参数调整较复杂和模型精度较低的问题,构建了一种基于改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares SVM,LSSVM)的钢板温度预报模型.首先,对基本粒子群算法进行分析,提出自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos PS...
针对传统传热模型参数调整较复杂和模型精度较低的问题,构建了一种基于改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares SVM,LSSVM)的钢板温度预报模型.首先,对基本粒子群算法进行分析,提出自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos PSO,ACPSO),并通过性能指标定量评价验证算法的有效性、鲁棒性和寻优效率.其次,采用LSSVM建立钢板温度预报模型,并选用径向基函数作为核函数,用ACPSO算法优化该模型参数.最后,结合现场数据进行仿真研究和工程应用,结果表明基于该算法建立的钢板温度预报模型具有较高的预报精度,达到智能调优的目的.
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关键词
热处理炉
粒子群优化算法
支持向量机
混沌
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职称材料
题名
热处理炉钢板温度度的的自适应混沌粒子群算法–最小二乘支持向量机优化预报算法
被引量:
2
1
作者
李静
王京
杨磊
刘森
机构
北京
科技
大学冶金工程研究院
舞阳新宽厚钢板责任
有限公司
轧钢厂
北京亿玮坤节能科技有限公司
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期1825-1830,共6页
基金
"十一五"国家科技支撑计划资助项目(2006BAE03A06)
文摘
针对传统传热模型参数调整较复杂和模型精度较低的问题,构建了一种基于改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares SVM,LSSVM)的钢板温度预报模型.首先,对基本粒子群算法进行分析,提出自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos PSO,ACPSO),并通过性能指标定量评价验证算法的有效性、鲁棒性和寻优效率.其次,采用LSSVM建立钢板温度预报模型,并选用径向基函数作为核函数,用ACPSO算法优化该模型参数.最后,结合现场数据进行仿真研究和工程应用,结果表明基于该算法建立的钢板温度预报模型具有较高的预报精度,达到智能调优的目的.
关键词
热处理炉
粒子群优化算法
支持向量机
混沌
Keywords
heat treating furnace; PSO(particle swarm optimizer algorithm); SVM(support vector machine); chaos
分类号
TG155.92 [金属学及工艺—热处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
热处理炉钢板温度度的的自适应混沌粒子群算法–最小二乘支持向量机优化预报算法
李静
王京
杨磊
刘森
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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