基于KPCA和LSSVM的氧化铝粉流量预测

来源 :甘肃联合大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：yqligjs

【摘要】

：

针对氧化铝粉流量需在线精确测量,在线分析仪表成本较高和测量滞后的问题,提出了一种将核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)两种方法相结合的软测量混合建模方法,通过核主元分析(KPCA)提取数据非线性主元,并利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立氧化铝粉流量预测模型,预测结果表明该模型具有更好的非线性数据处理能力,运算速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,能满足氧化铝粉流量的在线

【作者】

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张洁胡羽

【机构】

：

兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,兰州理工大学机电工程学院,兰州理工大学能源与动力工程学院,兰州职业技术学院机电工程系

【出处】

：

甘肃联合大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年06期

【关键词】

：

软测量核主元分析最小二乘支持向量机氧化铝粉流量 soft-sensing kernel principal component analysis le

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