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基于粒子群和支持向量机的卡伯值软测量建模

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摘要

卡伯值在制浆蒸煮过程是表征纸浆质量指标的重要依据,针对蒸煮过程的卡伯值的软测量,利用最小二乘支持向量机方法进行建模,并引入粒子群优化算法进行模型反演分析,确定其最优运行参数。将该方法与RBF神经网络和标准支持向量机相比较,仿真结果表明其所建模型的泛化性能较好,模型具有更高的精度。

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来源
《2009年中国化工学会化工自动化及仪表专业委员会学术年会》|2009年|25-27|共3页
会议地点兰州
作者
毛晓娟; 何小阳;
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作者单位

中国化工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TS736.4;TP274.4;
关键词
制浆过程; 卡伯值; 软测量; 最小二乘法; 支持向量机; 粒子群算法; 反演分析;

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