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《第25届中国控制会议论文集(上册)》2006年
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基于最小二乘支持向量机的油品质量预测

李方方  赵英凯  贾玉莹  杜杰  
【摘要】:最小二乘支持向量机(LS-SVM)是传统支持向量机(SVM)的一种改进,它是将原始空间中的不等式约束改为等式约束,由此将解二次规划问题转化为求解线性方程组问题,降低了计算的复杂性,提高了求解问题的速度和收敛精度。本文以某炼油厂加氢装置的现场数据为基础,利用最小二乘支持向量机建立了轻柴油的凝点、闪点和95%馏出温度等3个关键指标的预测模型,最后验证了用最小二乘支持向量机建立的油品质量预测模型能快速地得到有效信息, 从而为实现质量指标的实时预估和故障诊断奠定了基础。

【共引文献】
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1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
4 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
5 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
6 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
7 曲昆鹏;基于支持向量机的杂草识别研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 田向伟;基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用[D];大连理工大学;2010年
9 穆大芸;多变量时间序列预测与储备池优化方法研究[D];大连理工大学;2010年
10 高和东;GPU并行计算在LSSVM建模中的研究与应用[D];大连理工大学;2010年
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4 李方方;赵英凯;;贝叶斯框架下的LSSVM和贝叶斯网络及其应用[J];计算机工程与设计;2007年15期
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6 朱家元,吴伟,张恒喜,董彦非;一种新型的多元分类支持向量机[J];计算机工程;2003年17期
7 朱家元,杨云,张恒喜,任博;支持向量机的多层动态自适应参数优化[J];控制与决策;2004年02期
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2 石山铭;李富兰;丁俊丽;;神经网络的知识获取[A];全国青年管理科学与系统科学论文集(第1卷)[C];1991年
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4 房育栋;余英林;;高阶自组织映射及其学习算法[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
5 王晓晔;杜朝辉;吕德忠;刘建峰;;神经网络模糊控制在温度控制系统中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
6 申伟;张元培;;基于MATLAB的自适应神经网络模糊系统(ANFIS)的应用[A];《制造业自动化与网络化制造》学术交流会论文集[C];2004年
7 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 徐孝涵;;“神经网络”研究综述[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
9 王科俊;王克成;李国斌;;使用神经网络进行船舶横摇运动的时间序列预报[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
10 赵勇;徐诚;樊黎霞;;基于神经网络的零件加工工艺生成[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年
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4 沈占锋;遥感影像信息提取与分析[N];计算机世界;2006年
5 木公;有界微分网络技术:信息处理新时代[N];中国石化报;2002年
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