【摘 要】
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针对锌净化除钴过程生产数据存在噪声和系统参数缓慢变化的问题,提出一种基于灰色模糊LSSVM的钴离子浓度预测模型。对样本数据进行灰色累加,削弱原始数据序列中的噪声,使数据
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南人文科技学院通信与控制工程系
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针对锌净化除钴过程生产数据存在噪声和系统参数缓慢变化的问题,提出一种基于灰色模糊LSSVM的钴离子浓度预测模型。对样本数据进行灰色累加,削弱原始数据序列中的噪声,使数据规律性增强,灰色累加后数据作为LSSVM输入,提高模型抗干扰能力和预测能力;由于锌净化除钴工序的系统参数随时间发生变化,提出对不同时期的样本赋予不同的模糊加权值;利用改进PSO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。对硫酸锌溶液净化除钴过程生产数据的仿真结果表明,灰色模糊LSSVM预测值能很好地跟踪实际值的变化趋势,满足钴离子浓度预测要求。
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