| 基于SVM和混沌PSO的除钴过程工艺指标预测 |
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| 引用本文： | 朱红求,阳春华,桂卫华,李勇刚,钱坚.基于SVM和混沌PSO的除钴过程工艺指标预测[J].中南大学学报(自然科学版),2010,41(4). |
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| 作者姓名： | 朱红求 阳春华 桂卫华 李勇刚 钱坚 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
2. 宜春钽铌矿,江西,宜春,336003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，湖南省自然科学基金资助项目，国家高技术研究发展计划("863"计划)资助项目 |
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| 摘 要： | 针对锌湿法冶炼除钴过程存在非线性和大时滞的特点,提出一种基于支持向量机和混沌粒子群算法的工艺指标(钴离子浓度)预测方法。为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于非优胜粒子混沌变异和全局最优值小范围扰动的混沌变异粒子群算法。采用混沌粒子群算法优化模型参数,采用二进制粒子群算法选择输入属性,以减少模型的复杂度,提高模型的预测精度。研究结果表明:所提出的模型精度满足当溶液杂质离子质量浓度在小于1 mg/L时绝对误差小于0.1 mg/L的现场工艺标准。
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| 关 键 词： | 除钴过程 工艺指标预测 支持向量机 混沌PSO |
Prediction of technical index for cobalt removal process based on SVM and chaotic PSO |
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| ZHU Hong-qiu,YANG Chun-hua,GUI Wei-hua,LI Yong-gang,QIAN Jian.Prediction of technical index for cobalt removal process based on SVM and chaotic PSO[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2010,41(4). |
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| Authors: | ZHU Hong-qiu YANG Chun-hua GUI Wei-hua LI Yong-gang QIAN Jian |
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