氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选

摘要：

针对预测氧化铝返料成分时间序列的最小二乘支持向量机LSSVM模型，为提高 模型预测精度，首先采用相对误差改进LSSVM的优化泛函，推出新型的LSSVM模型；接着， 采用新颖的汉默斯里序列抽样技术HSS在SVM模型参数空间中均匀地抽取出初始的参数向 量；最后通过鲍威尔（Powerll）优化算法并行求得全局最优模型参数。通过实际工业生产数据仿 真，验证了方法的可行性和有效性，模型预测精度得到有效提高。

关键词： 最小二乘支持向量机 参数优化选取 氧化铝返料 鲍威尔算法 抽样近似

作者: 何鹏 王雅琳 谢永芳 桂卫华

作者单位: 中南大学信息科学与工程学院 湖南 长沙 410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十二届中国过程控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 839-843

在线出版日期: 1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）