典型文献
基于QCSSA-LSTSVR的氧化铝质量预测模型
文献摘要：
针对氧化铝焙烧过程氧化铝质量指标检测滞后的问题,提出融合最小二乘孪生支持向量机(LSTSVR)与量子混沌樽海鞘算法(QCSSA)方法,建立一种氧化铝焙烧过程的质量指标预测模型.首先,利用LSTSVR建立氧化铝质量指标预测模型;其次,针对LSTSVR模型中核宽度系数和惩罚因子选取困难的问题,采用QCSSA进行LSTSVR模型结构参数寻优,利用Logistic混沌策略和量子局部搜索策略来提高SSA的全局寻优能力;最后,利用实际生产数据对所提方法进行实验验证.仿真结果表明,QCSSA优化LSTSVR的方法具有较好的预测效果.
文献关键词：
质量指标预测;樽海鞘算法;最小二乘孪生支持向量机;Logistics混沌映射;量子局部搜索
中图分类号：
作者姓名：
徐辰华;陈瑞;宋海鹰;程若军;何俊隆;宋绍剑
作者机构：
广东技术师范大学自动化学院,广东 广州 510080;广西大学 电气工程学院,广西 南宁 530004
文献出处：
引用格式：
[1]徐辰华;陈瑞;宋海鹰;程若军;何俊隆;宋绍剑-.基于QCSSA-LSTSVR的氧化铝质量预测模型)[J].控制工程,2022(10):1857-1865
A类：
QCSSA,LSTSVR,量子局部搜索
B类：
氧化铝,铝质,质量预测,焙烧过程,指标检测,最小二乘孪生支持向量机,樽海鞘算法,质量指标预测,宽度系数,惩罚因子,模型结构,参数寻优,局部搜索策略,全局寻优,寻优能力,生产数据,Logistics,混沌映射
AB值：
0.2032
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