基于LS-SVM的德士古炉温软测量建模

摘要：

以德士古气化炉为研究对象,建立了炉温测量的软测量模型。针对最小二乘支持向量机的解不具备稀疏性这一缺点。采用剪枝算法解决了这一问题；使用标准支持向量机、最小二乘支持向量机和RBF神经网络分别进行建模,并进行相应的比较,验证实验表明该模型基本符合工艺现场的要求。

关键词： 德士古气化炉 支持向量机 最小二乘支持向量机 RBF神经网络 炉温软测量

作者: 陈帅 侍洪波 朱建宁

作者单位: 华东理工大学,自动化研究所,上海,200237 上海焦化有限公司,上海,200237

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年中国智能自动化会议

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 854-858

在线出版日期: 2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）