首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型
引用本文:王春生,吴敏,曹卫华.基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型[J].控制与决策,2008,23(4):450-454.
作者姓名:王春生  吴敏  曹卫华
作者单位:中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083
摘    要:针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测.

关 键 词:返矿量预测  智能集成预测模型  预测精度  多目标规划
文章编号:1001-0920(2008)04-0450-05
收稿时间:2007/1/9 0:00:00
修稿时间:2007年1月9日

Intelligent integrated prediction model for quantity of sintering return mines based on IGS and SVM
WANG Chun-sheng,WU Min,CAO Wei-hua.Intelligent integrated prediction model for quantity of sintering return mines based on IGS and SVM[J].Control and Decision,2008,23(4):450-454.
Authors:WANG Chun-sheng  WU Min  CAO Wei-hua
Affiliation:WANG Chun-sheng,WU Min,CAO Wei-hua (School of Information Science , Engineering,Central South University,Changsha 410083,China.)
Abstract:Based on the fact that the quantity of return mines is hard to predict effectively,an intelligent integrated prediction model is proposed.The quantity of sintering return mines is respectively predicted by using two single models,improved gray system(IGS) and support vector machine(SVM).Then,based on two precision indicators of mean and deviate,an intelligent integrated prediction model is introduced to predict the quantity of sintering return mines by calculating optimal weight coefficient.The prediction r...
Keywords:Quantity of return mines prediction  Intelligent integrated prediction model  Prediction precision  Multi-objectives programming  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息
点击此处可从《控制与决策》下载全文
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