本文關(guān)鍵詞： 濕法冶金 浸出過(guò)程 即時(shí)學(xué)習(xí)算法 最小二乘支持向量機(jī) 時(shí)間有序性 累計(jì)相似因子　出處：《化工學(xué)報(bào)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)濕法冶金浸出過(guò)程中存在的多變量、非線性和多工況等問(wèn)題,采用基于即時(shí)學(xué)習(xí)算法的最小二乘支持向量機(jī)建立浸出率的預(yù)測(cè)模型。將時(shí)間有序性引入到即時(shí)學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)集的選取規(guī)則中以確定系統(tǒng)當(dāng)前工作點(diǎn)的建模鄰域,從而提高模型精度;引入累計(jì)相似因子以提高所建模型的實(shí)時(shí)性,并利用自適應(yīng)相似度閾值來(lái)判定是否需要重新建立當(dāng)前工作點(diǎn)的局部模型。將改進(jìn)的建模方法應(yīng)用到濕法冶金浸出過(guò)程浸出率的預(yù)測(cè)中,仿真結(jié)果表明,所建模型具有較高的精度和實(shí)時(shí)性,可用于濕法冶金工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程。
[Abstract]:Aiming at the problems of multivariable, nonlinear and multi-working conditions in hydrometallurgical leaching process, The least-squares support vector machine (LS-SVM) based on real-time learning algorithm is used to establish the prediction model of leaching rate, and the time order is introduced into the selection rule of learning set of real-time learning algorithm to determine the modeling neighborhood of the current working point of the system. In order to improve the accuracy of the model, the cumulative similarity factor is introduced to improve the real-time performance of the model. The adaptive similarity threshold is used to determine whether it is necessary to re-establish the local model of the current working point. The improved modeling method is applied to the prediction of leaching rate in hydrometallurgical leaching process. The simulation results show that, The model has high precision and real-time, and can be used in hydrometallurgical industry.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61673092,61304121,61533007) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(N150404017)~~
【分類號(hào)】：TF111.3;TP181

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