氧化铝硅渣成分的混沌时间序列分析与SVM预测
氧化铝硅渣作为配制生料浆的主要原料之一，成分波动大且检测滞后，传统预测效果不佳，影响了优化配料系统的实施效果，进而造成生料浆质量的不稳定，本文针对硅渣成分的时间序列，首先采用G—P算法和小数据量的Wolf算法分析其混沌特性；接着，运用粗糙集理论构造硅渣多组份时间序列的广义相空间；最后，通过支持向量机SVM描述广义相空间上输入输出变量间的关系，实现氧化铝硅渣成分的精确预测，为生料浆优化配料创造条件。实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。
时间序列预测 支持向量机 相空间重构 混沌特性 氧化铝硅渣配料 Wolf算法
何鹏 王雅琳 桂卫华 孔玲爽
中南大学信息科学与工程学院 长沙 410083
国内会议
北京
中文
1273-1277
2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）