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| 基于KPCA和LSSVM的氧化铝粉流量预测 | |
| 引用本文： | 张洁;胡羽.基于KPCA和LSSVM的氧化铝粉流量预测[J].甘肃教育学院学报(自然科学版),2013(6):38-41,45. |
| 作者姓名： | 张洁;胡羽 |
| 作者单位： | 兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室;兰州理工大学机电工程学院;兰州理工大学能源与动力工程学院;兰州职业技术学院机电工程系 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60964003) |
| 摘 要： | 针对氧化铝粉流量需在线精确测量,在线分析仪表成本较高和测量滞后的问题,提出了一种将核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)两种方法相结合的软测量混合建模方法,通过核主元分析(KPCA)提取数据非线性主元,并利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立氧化铝粉流量预测模型,预测结果表明该模型具有更好的非线性数据处理能力,运算速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,能满足氧化铝粉流量的在线测量要求. |
| 关 键 词： | 软测量 核主元分析 最小二乘支持向量机 氧化铝粉流量 |
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