针铁矿法沉铁过程铁离子浓度集成预测模型
来源期刊:控制与决策2012年第3期
论文作者:熊富强 桂卫华 阳春华
文章页码:329 - 676
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;
摘 要: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.
熊富强,桂卫华,阳春华
中南大学信息科学与工程学院
摘 要: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;