【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60804037,61074117);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-08-0576),教育部博士点基金项目(200805331103)
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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(Powell)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。
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