【摘 要】
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氧化铝返料各成分受工艺过程中人为、迟滞等不确定因素的影响,混沌特性显著,本文将支持向量机引入返料成分混沌时间序列的动态预测.考虑到各成分动态序列的长度和峰值突变性
【机 构】
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中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410083
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氧化铝返料各成分受工艺过程中人为、迟滞等不确定因素的影响,混沌特性显著,本文将支持向量机引入返料成分混沌时间序列的动态预测.考虑到各成分动态序列的长度和峰值突变性的特点,提出了一种改进的支持向量机模型,首先改进支持向量机模型的泛化函数,接着针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题,采用混沌优化算法优化SVM模型中的参数.改进的SVM模型用于氧化铝返料成分混沌时间序列预测,经生产数据验证具有较高的预测精度.
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