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以德士古气化炉为研究对象,建立了炉温测量的软测量模型。针对最小二乘支持向量机的解不具备稀疏性这一缺点。采用剪枝算法解决了这一问题；使用标准支持向量机、最小二乘支持向量机和RBF神经网络分别进行建模,并进行相应的比较,验证实验表明该模型基本符合工艺现场的要求。
基于LS-SVM的德士古炉温软测量建模
【摘 要】
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以德士古气化炉为研究对象,建立了炉温测量的软测量模型。针对最小二乘支持向量机的解不具备稀疏性这一缺点。采用剪枝算法解决了这一问题；使用标准支持向量机、最小二乘支持
【机 构】
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华东理工大学,自动化研究所,上海,200237
【出 处】
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2007年中国智能自动化会议
【发表日期】
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2007年期
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