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针铁矿法沉铁过程铁离子浓度集成预测模型
被引量：
8
1
作者
熊富强
桂卫华
阳春华
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期329-334,342,共7页
针对某冶炼生产企业针铁矿法沉铁过程Fe2+浓度和Fe3+浓度难以实时检测的问题,在奥拓昆普生产设备和工艺的基础上,利用改进最小二乘支持向量机模型具有对小样本进行非线性预测、过程神经网络可充分表达历史数据序列中时间累积效应的特点...
针对某冶炼生产企业针铁矿法沉铁过程Fe2+浓度和Fe3+浓度难以实时检测的问题,在奥拓昆普生产设备和工艺的基础上,利用改进最小二乘支持向量机模型具有对小样本进行非线性预测、过程神经网络可充分表达历史数据序列中时间累积效应的特点,提出一种基于信息熵方法的集成预测模型.仿真实验表明,集成预测模型具有良好的预测性能,预测效果能满足针铁矿法沉铁过程对铁离子浓度值的误差要求.
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关键词
针铁矿法沉铁过程
Fe2+浓度和Fe3+浓度
改进最小二乘支持向量机
过程神经网络
集成预测模型
原文传递
题名
针铁矿法沉铁过程铁离子浓度集成预测模型
被引量：
8
1
作者
熊富强
桂卫华
阳春华
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期329-334,342,共7页
基金
国家自然科学基金项目(60874069)
国家863计划项目(2009AA04Z137)
湖南省自然科学基金项目(09JJ3122)
文摘
针对某冶炼生产企业针铁矿法沉铁过程Fe2+浓度和Fe3+浓度难以实时检测的问题,在奥拓昆普生产设备和工艺的基础上,利用改进最小二乘支持向量机模型具有对小样本进行非线性预测、过程神经网络可充分表达历史数据序列中时间累积效应的特点,提出一种基于信息熵方法的集成预测模型.仿真实验表明,集成预测模型具有良好的预测性能,预测效果能满足针铁矿法沉铁过程对铁离子浓度值的误差要求.
关键词
针铁矿法沉铁过程
Fe2+浓度和Fe3+浓度
改进最小二乘支持向量机
过程神经网络
集成预测模型
Keywords
goethite
method
to
remove
iron
process
concentration
of
Fe2＋
and
Fe3＋：
improved
least
squares
support
vector
machine
process
neural
networks
integrated
prediction
model
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针铁矿法沉铁过程铁离子浓度集成预测模型
熊富强
桂卫华
阳春华
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012
8
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