平滑支持向量模型预测控制集气管压力

作     者：李志刚 孙益亮 LI Zhi-gang;SUN Yi-liang

作者机构：华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 华北理工大学电气工程学院河北唐山063210 

基　　金：河北省自然科学基金资助项目(F2016209165) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2023年第391卷第9期

页      码：45-47,54页

摘      要：集气管的是炼焦制气的重要组成部分,保持集气管压力的稳定,可以提高炼焦制气的效率,降低炼焦制气中产生的气体对环境的污染。随着数据挖掘理论在工业中的应用,支持向量机(The Support Vector Machine SVM)在集气管压力的控制上取得了良好的效果,但其在处理非线性的数据方面的效果并不显著,为了解决这个问题,这里提出了一种平滑支持向量机模型,这是一个具有数据采集、数据平滑与非线性逼近功能相统一的系统模型,利用平滑度对数据进行噪声处理,将平滑处理过的数据用于回归模型的预测控制。这里提出的方法,对唐山某钢铁企业的实际数据进行实验仿真,结果表明,平滑支持向量模型对集气管压力的控制均方根误差较小,控制效果显著。

主 题 词：集气管压力 支持向量机 数据平滑 数据挖掘 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081203[081203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2023.09.010

馆 藏 号：203123963...