【摘 要】
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提出一种基于混沌粒子群优化（CPSO）的支持向量回归机（SVR）参数优化算法，并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型（CPSO-SVR），对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测，结
【机 构】
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重庆邮电大学网络化控制与智能仪器仪表教育部重点实验室
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提出一种基于混沌粒子群优化（CPSO）的支持向量回归机（SVR）参数优化算法，并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型（CPSO-SVR），对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测，结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果．与最小二乘支持向量回归机（LS—SVR）、使用粒子群优化算法训练的神经网络（PSO-NN）进行比较，CPSO-SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0．03的样本数占总测试样本数的百分比达到90％以上，预测效果明显
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