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基于支持向量机的焦炭质量预测模型

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摘要

采用机器学习方法中的支持向量机技术来预测焦炭质量,不需要了解煤成焦机理,综合考虑配合煤特性和焦炉加热制度的影响,而且克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差;给出了一种基于组态王6.0与VB6.0的焦炭质量在线预测系统框架.

著录项

来源
《化工自动化及仪表》 |2006年第1期|28-31|共4页
作者
崔庆安; 何桢; 崔富新;
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作者单位

天津大学,管理学院,天津,300072;

天津大学,管理学院,天津,300072;

河南安阳钢铁集团公司,河南,安阳,455004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
支持向量机; 人工神经网络; 机器学习; 焦炭质量; 在线预测;

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