支持向量机在铁水硅含量预报中的应用
来源期刊：冶金自动化2005年第3期
论文作者：刘祥官 渐令
关键词：支持向量机; 铁水硅含量; 预测; 建模; 交叉验证;
摘 要：支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,它能较好地解决非线性、高维数、小样本、局部极小点等实际问题.本文提出了使用最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量的方法,以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例.结果表明最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量命中率可达到85%以上.
刘祥官1，渐令1
(1.浙江大学,数学系,浙江,杭州,310027)
摘要:支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,它能较好地解决非线性、高维数、小样本、局部极小点等实际问题.本文提出了使用最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量的方法,以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例.结果表明最小二乘支持向量机模型预测高炉铁水硅含量命中率可达到85%以上.
关键词:支持向量机; 铁水硅含量; 预测; 建模; 交叉验证;
【全文内容正在添加中】
