【摘 要】
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为优化密闭鼓风炉的操作参数,建立了锌产量的实时预报模型.该模型采用分类SMO方法训练支持向量机回归模型,并根据若干步的误差来在线校正模型参数,对锌产量进行多步预报,以及
【机 构】
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中南大学物理科学与技术学院,中南大学物理科学与技术学院,中南大学信息科学与工程学院
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为优化密闭鼓风炉的操作参数,建立了锌产量的实时预报模型.该模型采用分类SMO方法训练支持向量机回归模型,并根据若干步的误差来在线校正模型参数,对锌产量进行多步预报,以及时调整操作参数,并能在线学习预报模型.该预报模型的工业仿真表明在只有较少的样本数的情况下,在有效误差范围内能达到90%,且具有很好的实时性.该模型已应用于密闭鼓风炉操作优化与故障诊断系统,能较好地指导生产.
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