基于LS-SVM的低碳铬铁含碳值在线预测模型研究

摘要

铁合金终点产品是低碳铬铁,它的主要技术参数有温度和碳含量(碳值)等.其中,碳值的检测一般采用离线的方式进行,在一定程度延长了生产过程,降低了生产效率、提高了生产成本.本文提出的一种基于最小二乘支持向量(LS-SVM)的铁合金碳值预测算法为解决问题提供了可能.最后,仿真结果证明了该算法的有效性.