氧化铝硅渣成分的混沌时间序列分析与SVM预测

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中文摘要：氧化铝硅渣作为配制生料浆的主要原料之一，成分波动大且检测滞后，传统预测效果不佳，影响了优化配料系统的实施效果，进而造成生料浆质量的不稳定，本文针对硅渣成分的时间序列，首先采用G—P算法和小数据量的Wolf算法分析其混沌特性；接着，运用粗糙集理论构造硅渣多组份时间序列的广义相空间；最后，通过支持向量机SVM描述广义相空间上输入输出变量间的关系，实现氧化铝硅渣成分的精确预测，为生料浆优化配料创造条件。实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。

作者：

何鹏、王雅琳、桂卫华、孔玲爽

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作者单位：

中南大学信息科学与工程学院长沙 410083

关键词：

时间序列预测支持向量机相空间重构混沌特性氧化铝硅渣配料 Wolf算法

主办单位：

中国自动化学会

会议名称：

第29届中国控制会议

会议时间：

2010-07-29

会议地点：

北京

会议母体文献：

第29届中国控制会议论文集

页码：

1273-1277

出版时间：

2010