基于改进粒子群优化LSSVM的水泥熟料fCaO软测量-论文.pdf

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1、lIA#jp2({i4现代彳匕J-第'134卷第6嬲·152·年6闫基于改进粒子群优化LSSVM的水泥熟料fCaO软测量蒋妍妍，李洪林(1．合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥230009；2．合肥水泥研究设计院，安徽合肥230051)摘要：针对水泥熟料fCaO含量难以在线实时测量，提出了一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法。针对最小二乘支持向量机模型的2个难点进行了改进：首先利用样本间的马氏距离来衡量样本的相似程度，删除样本中部分相似样本，提高最小二乘支持向量机模型的稀疏性，从而减小了

2、模型的运算量。然后利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型的2个重要参数进行迭代寻优，克服了常规交叉验证法或网格搜索法等参数选择方法的盲目性。最后将基于粒子群最小二乘支持向量机软测量模型用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明，该方法具有收敛性好、预测精度高、泛化能力强等优点。关键词：软测量；最小二乘支持向量机；稀疏性；粒子群优化中图分类号：TP273文献标志码：A文章编号：0253—4320(2014)06—0152—04SoftmeasurementofcementclinkerfC

3、aObyimprovedparticleswarmoptimizationbasedLSSVMJIANGYan—yan，LIHong—lin(1．SchoolofComputerandInformation，HeiUniversityofTechnology，Hefei230009，China；2．HefeiCementResearchandDesignInstitute，Hefej230051，China)Abstract：Itisdificulttoaccuratelymeasurethec

4、ontentofcementclinkerfCaOinonlineandreal—timeway．Inthisstudy，asoftsensormodelingmethodbasedonleastsquaressupportvectormachine(LSSVM)isprovided．ThefollowingimprovementsaremadetoconnecttwodificultiesofLSSVMmode1．Firstly，theMahalanobisdistancebetweensam

5、plesisusedtomeasurethesimilarityofsamples，whichisfollowedbydeletingsomesimilarsamplesandimprovingthesparsityofLSSVMtoimprovethecomputationmode1．Secondly，theimprovedparticleswarnloptimization(PSO)algorithmisusedtoiterativelyoptimizetwoimportantparamet

6、ersofLSSVMmodel，whichcanovercometheblindnessofparameterselectionmethodofconventionalcrossvalidationmethodorthegridsearchmethod．Finally，theclinkerfCaOcontentissimulatedbymeansofthePSOLSSVMsoftmeasurementmode1．Itindicatesthatthemethodhasgoodconvergence

7、，highprecisionandstronggeneralizationability．Keywords：soft—sensing；leastsquaresupportvectormachine(LSSVM)；sparsity；particleSWarmoptimiziation(PSO)熟料fCaO(游离氧化钙)含量是新型干法水泥对指导水泥生产有着至关重要的作用。生产中衡量熟料质量的一个重要指标，他表示生料软测量技术的发展为熟料fCaO含量的在线实煅烧中氧化钙与氧化铝、氧化硅、氧化铁等结合后

8、剩时检测提供了新思路。软测量的基本思想是选择一余的程度。熟料中fCaO含量的高低不仅直接影响些容易测量的辅助变量，通过建模来推断或者估计水泥的安定性和熟料强度，而且还关系着烧成能耗一些无法直接测量的重要变量。根据建模机理的不的高低。目前，熟料fCaO含量还不能在线实时检同，基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测模型测，只能由化验室每隔1～4h人工取样后通过化学在工业生产过程参数软测量中有着越来越多的应分析方法检测，然后将化验结果通知生产人员对相用_l-61。LSSVM作为SVM的一种变形，简