用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

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针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。
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