基于最小二乘支持向量机的氧化铝浓度预测

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 7次 | 上传用户:whsvlsy
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建立基于种群活性粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的铝电解氧化铝浓度预测模型,根据铝电解生产工艺及历史数据的特点,确定模型的基本输入变量,解决了粒子群优化算法早熟收敛及最小二乘支持向量机参数确定周期长的问题。利用群活性加速度作为多样性测度,当群活性的加速下降时,对粒子的位置和速度分别执行进化操作用以改进标准PSO(Particle Swarm Optimization)算法;与标准的LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)方法相比,提出的改进PSO-L
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