首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

最小二乘支持向量机在汽油调合建模中的应用研究
引用本文:李信,李少远,黄彩凤. 最小二乘支持向量机在汽油调合建模中的应用研究[J]. 化工自动化及仪表, 2006, 33(3): 14-16,21
作者姓名:李信  李少远  黄彩凤
作者单位:上海交通大学,自动化研究所,上海,200240;上海交通大学,自动化研究所,上海,200240;上海交通大学,自动化研究所,上海,200240
基金项目:国家自然科学基金 , 上海市科委资助项目
摘    要:最小二乘支持向量机作为数据挖掘新方法,对学习样本质量和数量要求低,学习的泛化性更好.采用最小二乘支持向量机对小样本数据LS-SVMs建立油品调合数学模型,对模型进行仿真试验,结果表明采用LS-SVMs建立的模型精确,并具有良好的泛化性能.

关 键 词:汽油调合  最小二乘支持向量机  建模
文章编号:1000-3932(2006)03-0014-03
收稿时间:2006-02-28
修稿时间:2006-02-282006-02-28

Application Research of LS-SVMs Algorithm on Gasoline Blending Modeling
LI Xin,LI Shao-yuan,HUANG Cai-feng. Application Research of LS-SVMs Algorithm on Gasoline Blending Modeling[J]. Control and Instruments In Chemical Industry, 2006, 33(3): 14-16,21
Authors:LI Xin  LI Shao-yuan  HUANG Cai-feng
Affiliation:Institute of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
Abstract:Gasoline blending is the most important link of petroleum chemical industry,and it is a complex and nonlinear process,so it is difficult to build its model.Least Square Support Vector Machines(LS-SVMs)is a new algorithm that can be used to modeling with less sample data and the generalization of modeling result is better.The Least Squares Support Vector Machines(LS-SVMs)is used to build the model of gasoline blending based on the small quantity of samples and the result of simulating experiment is satisfactory.
Keywords:gasoline blending  Least Square Support Vector Machines(LS-SVMs)  modeling
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号