基于PCA-WLSSVM的氧化铝苛性比值和溶出率预测模型

摘要

针对氧化铝生产过程中无法在线测量苛性比值和溶出率的问题,建立了一种基于PCA-WLSSVM的预测模型.利用主元分析(PCA)消除样本共线性,降低样本维数.根据样本映射点到最小包含超球球心的距离确定样本的权值,以优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数,并提高加权LS-SVM的松散性和鲁棒性.仿真结果表明,此模型能有效地在线预测苛性比值及溶出率.