收藏本站
《东北大学》 2008年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于支持向量机的电解液成分预测

童振  
【摘要】:电解生产过程往往要涉及很多复杂的物理、化学反应,其相互作用和影响使得电解过程呈现出高度的非线性。要想更好的控制电解化学反应过程,就必须获得足够的电解铜生产过程信息;电解生产过程中的热工参数,如温度、压力、流量、液位等都比较容易获得,对它们的控制也易实现。然而对一些决定产品质量的关键参数如电解液中铜、酸离子的浓度等很难实现在线测量。现在这些参数仍然采用实验室采样分析方法进行检测,这往往会产生较大的时间滞后,不能及时反馈数据信息,这就使电解铜生产过程的控制与优化受到了阻碍。软测量技术是解决这一难题的有效途径。它利用过程中的一些相关信息来估计这些不可在线检测的变量,这种技术既容易实现又节约成本,是一种非常可行的办法。 本文重点研究了基于支持向量机的软测量建模方法,从支持向量机的理论研究、核函数及其参数的选择方面进行了详细的讨论。对支持向量回归模型参数的选取方法进行了多种方法的比较,找到了一种基于多目标寻优的参数选择方法,从而减小了回归模型的复杂度提高了模型的泛化性能。 针对黑箱模型过度依赖训练数据,不具有实际物理意义等问题,本文综合经典的电解化学反应机理知识与支持向量机方法,提出了并行结构的混合模型,它以金属平衡方程、容积平衡方程为基础建立机理模型,利用支持向量机方法来弥补机理建模忽略的因素和生产状况的变化对模型造成的影响,实验表明这种混合模型得出了可靠而且泛化性能更好的结果,并且降低了对训练数据大小的依赖程度。 课题主要从软测量模型结构、电解反应过程机理模型的建立、基于支持向量机的建模方法、模型参数的选择四个方面进行了深入的理论研究,并以某冶炼厂的电解车间的电解铜生产为研究背景对软测量系统的实现技术进行了仿真实验研究。从软测量模型预测的逼近效果,均方误差值,可以看出此方法在电解液铜酸成分预测中的有效性。
【学位授予单位】:

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
2 贾存良;吴海山;巩敦卫;;煤炭需求量预测的支持向量机模型[J];中国矿业大学学报;2007年01期
3 张红亮;王水林;吕颖慧;尹小涛;;爆破震动效应的支持向量机分析预测[J];矿业研究与开发;2007年04期
4 张国新;汤青波;许德昌;;基于支持向量机的液压泵故障诊断[J];煤矿机械;2007年08期
5 冯剑丰;王洪礼;李胜朋;;基于支持向量机的浮游植物密度预测研究[J];海洋环境科学;2007年05期
6 辛玉红;朱广田;;基于支持向量机的ERP软件供应商选择[J];辽宁工程技术大学学报;2007年S2期
7 邹华胜;杨峰;李刚;;基于支持向量机的路基检测研究[J];矿业研究与开发;2008年02期
8 张金牡;;基于支持向量机的水利工程项目风险评价[J];西部探矿工程;2008年06期
9 景海河;叶欣;高彦东;;基于支持向量机的矿区开采沉降的预测[J];黑龙江科技学院学报;2008年04期
10 刘德地;陈晓宏;;基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型[J];长江流域资源与环境;2008年03期
11 刘解放;高普梅;侯振雨;;连续小波变换-支持向量回归模型及其在谷物近红外光谱分析中的应用(英文)[J];东莞理工学院学报;2008年05期
12 王君;刘道杰;;基于支持向量机的稳健单井成本估计[J];国外油田工程;2009年09期
13 李言德;刘飞;;基于支持向量机的精馏塔模糊预测控制算法研究[J];广州化工;2009年06期
14 陈祖云;张桂珍;邬长福;杨胜强;;支持向量机在岩爆预测中的应用[J];金属矿山;2009年11期
15 申俊琦;胡绳荪;冯胜强;高忠林;;基于支持向量机的焊缝尺寸预测[J];焊接学报;2010年02期
16 刘北战;梁冰;;基于SVM降雨充水矿井涌水量预测[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2010年S1期
17 刘爱华;傅雪海;王可新;彭伦;周宝艳;;支持向量机预测煤层含气量[J];西安科技大学学报;2010年03期
18 魏好;邓喀中;卢正;范洪冬;;基于支持向量机的主要影响角正切求取方法研究[J];金属矿山;2010年05期
19 聂玲玲;童凯军;侯东梅;韩雪芳;王刚;周凤军;;利用支持向量机方法求取缝洞型油气藏地层系数[J];中国海上油气;2011年02期
20 王冉;杨道军;;基于支持向量机的巢湖富营养化程度评价研究[J];环境科学与管理;2011年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
2 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
3 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
4 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
8 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
5 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
6 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
9 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
10 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曹葵康;支持向量机加速方法及应用研究[D];浙江大学;2010年
2 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
3 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
4 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
5 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
6 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
8 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
9 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
10 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
2 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
3 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978