基于混沌优化的氧化铝返料成分支持向量机预测

摘要：

氧化铝返料各成分受工艺过程中人为、迟滞等不确定因素的影响,混沌特性显著,本文将支持向量机引入返料成分混沌时间序列的动态预测.考虑到各成分动态序列的长度和峰值突变性的特点,提出了一种改进的支持向量机模型,首先改进支持向量机模型的泛化函数,接着针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题,采用混沌优化算法优化SVM模型中的参数.改进的SVM模型用于氧化铝返料成分混沌时间序列预测,经生产数据验证具有较高的预测精度.

关键词： 氧化铝 返料成分 支持向量机 混沌优化

作者: 何鹏 王雅琳 桂卫华 阳春华

作者单位: 中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410083

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国有色金属学会第八届学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 382-385

在线出版日期: 2010-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）