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根据某企业德士古气化炉装置在线估计炉温的需要,将现场数据采样样本中的离群点分为高杠杆点和高残差点两类,将一种
新的加权方法应用到最小二乘支持向量机( LS-SVM),使其对两种离群点都具有抑制作用,提高模型鲁棒性。加权最小二乘支持向
量机(Weighted Least Square Support Vector Machine, WLS-SVM))参数的选择基于LS-SVM的最优参数,根据模型训练误差对参
数进行二次寻优,进一步提高模型精度。利用测试函数验证了改进方法,对提高模型精度有明显效果;并将改进方法应用到实际生
产装置的炉温软测量系统中,也取得了满意的应用效果。 相似文献
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