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基于LS-SVM的热处理炉钢板温度预报模型
最小二乘支持向量机 混合核函数 预报模型
2014/4/9
根据中厚板热处理炉钢板温度控制的工艺特点,建立了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热处理炉钢板温度预报模型,并给出相应的建模步骤。通过LS-SVM模型拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,以现场生产工艺数据为训练样本对模型进行学习,再选取测试数据样本对模型进行仿真检验。将模型应用于计算热处理炉钢板温度的数学模型中,仿真结果显示,所建立的模型简单,预报能力强,具有广泛的应用前景...
EMD-SVM非线性组合模型对高炉铁水含硅量的预测
非线性组合模型 EMD-SVM
2009/7/15
提出了一种基于经验模式分解（EMD）和支持向量机（SVM）的非线性组合模型的预测方法.该方法运用EMD将原始铁水含硅量的时间序列分解成若干个频率不同的平稳分量，分解后的分量突出了原序列的局部特征.通过Lempel-Ziv复杂度分析选用不同的核函数，并利用10-fold交叉检验方法取定相应的参数，从而对各个分量构建不同的支持向量机模型，并对各分量进行预测.仿真结果表明，EMD-SVM非线性组合模型预...