王莎
- 作品数：2 被引量：17H指数：1
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PLS-LSSVM方法的湿法炼锌过程预测建模被引量：17
- 2011年
- 在湿法炼锌过程中,沉铁工序具有流程长、化学反应耦合强和物理沉降过程复杂的特点。针对这一特点,提出基于PLS-LSSVM的预测建模方法。PLS能有效处理复杂冶金生产过程中的非线性、多输入和数据相关性等特性。同时,针对建模过程中LS-SVM两个重要参数的优化选择,提出免疫文化差分进化算法。仿真结果表明,本文提出的基于PLS-LSSVM的预测模型能取得较好的预测结果,为解决沉铁过程铁渣品位实时检测提供了一种有效可行的方法。
- 熊富强桂卫华阳春华王莎
- 关键词：偏最小二乘法最小二乘支持向量机湿法炼锌
- 针铁矿法沉铁过程Fe^(2+)浓度预测建模
- 2013年
- 针铁矿法沉铁过程中反应器出口的二价铁离子浓度无法在线检测,影响到生产过程的实时优化控制。为此需要建立二价铁离子浓度预测模型,以系统入口参数和控制参数等输入条件为依据,实现预测反应器出口二价铁离子的浓度值。基于化学反应动力学理论与实验研究确立预测模型的结构;对于模型中难以确定的参数,采用蕴含大量工况信息的实际生产数据辨识得到。通过参数输出灵敏度矩阵分析参数模型的敏感度,并将灵敏度信息引入模型参数辨识的目标函数,以提高模型参数的辨识精度。仿真结果表明:预测模型具有较为明确的物理意义,预测结果能很好地跟踪现场生产数据的波动,模型的精度可以满足生产需要。
- 李勇刚王莎桂卫华阳春华
- 关键词：参数辨识
