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针对水泥生料细度软测量模型难以建立的问题,考虑到输入变量选择易受时延的影响,提出一种基于互信息和最小二乘支持向量机(MI-LSSVM)的软测量建模方法。该方法采用互信息表征变量间的相关性,进而解决水泥生料细度软测量建模中的时延问题,并在此基础之上,提出双向选择算法获取输入变量,将得到的输入变量应用于最小二乘支持向量机中,建立水泥生料细度软测量模型,最后应用水泥厂的实际数据对基于互信息和最小二乘支持向量机的水泥生料细度软测量模型进行仿真。结果表明该方法预测精度高、泛化能力强。 相似文献
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在工厂运作中遇到产能不足时,传统方法往往是增加人和设备,通过加大资源的投入来解决问题。而在竞争日益激烈的制造业,上述方法又带来了成本的负担。讨论利用头脑风暴法和建立数学模型的方法,解决工厂中瓶颈设备的产能问题。 相似文献
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