| 基于LS-SVM的软测量模型及其工业应用 |
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| 引用本文： | 李学军,桂卫华,张艳存,王凌云. 基于LS-SVM的软测量模型及其工业应用[J]. 计算机测量与控制, 2008, 16(3): 294-296 |
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| 作者姓名： | 李学军 桂卫华 张艳存 王凌云 |
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| 作者单位： | 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60634020) |
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| 摘 要： | 最小二乘支持向量机(LS-SVM)是支持向量机(SVM)的一种扩展,其算法简练,计算速度快;利用LS-SVM进行特征提取,可以有效地降低输入样本维数,缩减模型的运算时间,同时LS-SVM又具有优越的非线性回归能力;为实现氧化铝高压溶出过程中苛性比值在线测量,建立了一种基于LS-SVM的软测量模型,并将此模型应用于实际生产;工业数据的仿真结果表明该模型具有较高的预测精度和范化能力,能满足在线检测、实时控制的要求。
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 特征提取 软测量 苛性比值 |
| 文章编号： | 1671-4598(2008)03-0294-03 |
| 修稿时间： | 2007-06-26 |
Soft Sensing Model Based on LS-SVM and Its Application in Industry |
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| Li Xuejun,Gui Weihua,Zhang Yancun,Wang Lingyun. Soft Sensing Model Based on LS-SVM and Its Application in Industry[J]. Computer Measurement & Control, 2008, 16(3): 294-296 |
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| Authors: | Li Xuejun Gui Weihua Zhang Yancun Wang Lingyun |
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| Affiliation: | (School of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha 410083,China) |
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| Abstract: | The Least Squares Support Vector Machines(LS-SVM),a branch of Support Vector Machines(SVM),offers easier algorithm and better computability.Feature extraction by LS-SVM,can reduce the dimension of input samples and decrease the computing time of model.And also LS-SVM has ascendant capability of regression.To measure the ratio of soda to aluminate online,a soft sensing model based on LS-SVM is proposed and applied in the process of high pressure digestion of Alumina.The simulation result shows that the LS-SVM model is more precise and stronger,also it can satify the requirement of real time control. |
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| Keywords: | Least Squares Support Vector Machines(LS-SVM) feature extraction soft sensor ratio of soda to aluminate(RSA) |
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