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基于二阶粒子群优化的支持向量机回归在炉龄预测中的应用
学兔兔
《自动化与仪器仪表》2014年第1期（总第171期）
基于二阶粒子群优化的基于二阶粒子群优化的
支持向量机回归在炉龄预测中的应用支持向量机回归在炉龄预测中的应用
王江荣
(兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系 甘肃兰州，730060)
摘 要：针对钢铁企业对炉龄预测精度要求高的特点，提出了基于二阶粒子群优化的支持向量机的炉龄预测方法。利
用粒子群智能算法优化支持向量机的回归参数,可以避免按经验选取输入参数的盲目性，能有效地提高预测速度和精度。实
例仿真结果表明用该方法对炉龄预测具有很高的精确度,远优于BP 神经网络的预测结果。
关键词：转炉炉龄；支持向量机；二阶粒子群；优化；预测
AbstractAbstract ：：furnace forecast accuracy requirements for iron and steel enterprises, proposed based on the second-order particle
swarm optimization Furnace support vector machine prediction method. Particle swarm intelligent algorithm to optimize the parame-
ters of support vector machine regression to experience blindness selected input parameters can be avoided, which can effectively
improve the forecasting speed and accuracy. The instance simulation results show that the furnace to predict with a high accuracy,
the method is far superior to the BP neural network prediction results.
KeyKey words:words: Converter furnace; Support vector machines; Second-order particle swarm; Optimization; Forecast
中图分类号：TP272 文献标识码：B 文章编号：1001-9227 （2014）01-0093-03
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转炉炉龄是钢铁联合企业中炼钢工序一项重要的技术经济 i
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