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我国已成为有色金属工业大国，但有色冶炼企业普遍存在成本与能耗高、环境污染严重等问题，基于现有工艺流程和生产设备，急需通过生产过程的优化运行来提高企业竞争力和可持续发展能力。本项目针对冶炼工业过程具有多变量、非线性、强耦合、不确定性以及某些过程参量和生产目标无法直接检测的特点、难以实现生产过程优化运行的问题，开展智能集成建模与优化控制技术及其工业应用研究。主要技术特点表现在：
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基于自校正支持向量回归的锌产量在线预报模型及应用
2007/12/13
Abstract提出了基于自校正支持向量回归的密闭鼓风炉锌产量在线预报模型，以便根据预报结果来调整参数，实现锌产量最大．在该模型中，支持向量回归的数学模型被转换成与支持向量分类一样的格式，然后采用简化的SMO方法训练回归系数向量a-a*和阈值b，并在训练过程中动态调整惩罚系数C．最后，给出锌产量的在线预报算法．仿真结果表明，该预报模型在只有较少的样本数的情况下，在有效误差范围内预报精度能达到90％...