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基于LSSVM的木材干燥在线建模研究
被引:12
作者
:
孙丽萍
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机构:
东北林业大学机电工程学院
孙丽萍
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机构:
范宇
张冬妍
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机构:
东北林业大学机电工程学院
张冬妍
曹军
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机构:
东北林业大学机电工程学院
曹军
机构
:
[1]
东北林业大学机电工程学院
来源
:
仪器仪表学报
|
2009年
/ 30卷
/ 09期
基金
:
黑龙江省自然科学基金;
关键词
:
在线建模;
最小二乘支持向量机;
木材干燥;
D O I
:
10.19650/j.cnki.cjsi.2009.09.036
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
介绍了最小二乘支持向量机(LSSVM)回归原理,针对木材干燥系统的强耦合、强非线性等特点,提出以LSSVM方法建立木材干燥系统在线模型。模型以干燥实验获取的减速干燥阶段数据为样本,根据实际预测控制需要,建立木材干燥系统的在线预测模型,并进行在线预测。仿真结果表明,基于LSSVM的木材干燥在线模型能够实时反映系统当前状态,在线更新训练样本,滚动优化模型结构并预测系统下一步输出,模型结构简单,泛化能力强,预测精度高,能够满足实际干燥控制的需要。
引用
收藏
页码:1991 / 1995
页数:5
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浙江师范大学电子工程系
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Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
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Suykens, JAK
;
Vandewalle, J
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Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
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Vandewalle, J
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NEURAL PROCESSING LETTERS,
1999,
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关于统计学习理论与支持向量机
[J].
张学工
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Least squares support vector machine classifiers
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Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
Suykens, JAK
;
Vandewalle, J
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Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
Vandewalle, J
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NEURAL PROCESSING LETTERS,
1999,
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The Nature of Statistical Learning Theory. Vapnik V,Translated by Zhang Xuegong. Tsinghua University Press . 2000
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