【摘 要】
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针对工业数据存在随机扰动和工业系统参数缓慢变化的特点,提出一种灰色模糊LSSVM预测模型.对样本数据进行标准化处理后进行灰色累加,削弱原始数据序列中随机扰动的影响,使数
【出 处】
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2011中国有色金属行业仪表自动化学术会议
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针对工业数据存在随机扰动和工业系统参数缓慢变化的特点,提出一种灰色模糊LSSVM预测模型.对样本数据进行标准化处理后进行灰色累加,削弱原始数据序列中随机扰动的影响,使数据规律性增强,灰色累加后数据作为LSSVM输入,提高了模型抗干扰能力和预测能力;因工业系统参数随时间缓慢变化,对不同时期样本赋予不同的模糊加权值;利用改进微粒群算法的全局优化能力和快速收敛性,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免人为选择参数的盲目性.选取硫酸锌溶液净化除钴过程工业生产数据,建立灰色模糊LSSVM预测模型,该模型具有较高的预测精度,能满足工业现场应用要求.
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