基于支持向量机的炭黑工艺建模

被引：5

作者：

李梦龙

刘军红

黎金明

陆敏春

王克龙

机构：

[1] 四川大学化学学院

来源：

应用基础与工程科学学报 | 2005年 / 01期

关键词：

支持向量机; 神经网络; 炭黑; 吸碘值; 吸油值;

D O I：

10.16058/j.issn.1005-0930.2005.01.007

中图分类号：

TQ127.2 [硅及其无机化合物];

学科分类号：

摘要：

将支持向量用于炭黑工艺建模,并与主成分回归、反向传播人工神经网络以及径向基神经网络建模方法相比较.结果表明,炭黑生产过程具有比较强的非线性,不适合用主成分回归方法建立模型,支持向量机对炭黑吸碘值和吸油值的相对预测误差分别为1.62%和1.31%,所构建的模型的预测准确度明显优于反向传播人工神经网络(2.54%,1.64%),稍优于径向基神经网络(1.85%,1.38%).

引用

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共 7 条

[1] 支持向量回归方法预报偶氮染料最大吸收波长 [J].