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针对钢铁企业对炉龄预测精度要求高的特点，提出了基于二阶粒子群优化的支持向量机的炉龄预测方法。利用粒子群智能算法优化支持向量机的回归参数，可以避免按经验选取输入参数的盲目性，能有效地提高预测速度和精度。实例仿真结果表明用该方法对炉龄预测具有很高的精确度，远优于BP神经网络的预测结果。
基于二阶粒子群优化的支持向量机回归在炉龄预测中的应用
【摘 要】
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针对钢铁企业对炉龄预测精度要求高的特点，提出了基于二阶粒子群优化的支持向量机的炉龄预测方法。利用粒子群智能算法优化支持向量机的回归参数，可以避免按经验选取输入参数的
【机 构】
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兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系
【出 处】
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自动化与仪器仪表
【发表日期】
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2014年1期
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