加权LS-SVM的铜液温度软测量研究

针对废杂铜冶炼过程炉膛温度难以准确测量的问题,提出一种基于加权LS-SVM的炉膛温度软测量方法。该方法通过对过程主要输入输出变量的误差平方赋予不同权重用于克服异常训练样本的影响,并利用粒子群算法对加权LS-SVM的参数进行寻优,增强了动态模型对非线性时变特性的适应能力,提高了温度预测的准确性。最后,通过对废杂铜冶炼过程的实际运行数据进行仿真研究,验证了方法的有效性。