新型LSSVM模型参数优化预测氧化铝返料成分

"氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选" 本文探讨了如何利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）模型来预测氧化铝返料成分的时间序列。在氧化铝生产过程中，准确预测返料成分对于优化生产流程、提高产品质量以及降低能耗具有重要意义。传统的LSSVM模型可能在预测精度上存在不足，因此，研究者提出了一个改进的LSSVM模型。 首先，该研究通过引入相对误差的概念，优化了LSSVM的损失函数，从而构建了一个新的LSSVM模型。这种方法旨在减少预测值与实际值之间的偏差，提高预测的精确度。相对误差的引入使得模型更加关注于预测结果的准确性，尤其是在处理非线性关系和复杂数据模式时，能更好地捕捉数据的内在规律。 其次，为了寻找最优的模型参数，研究采用了汉默斯里序列抽样技术（Hammerstein Sequence Sampling, HSS）。HSS是一种有效的参数初始化策略，它能够在SVM模型的参数空间中实现均匀抽样，确保初始参数向量的多样性，这有助于全局优化算法找到更优解，避免陷入局部极小值。 最后，为了求解这些优化后的参数，论文采用了鲍威尔优化算法（Powell's method）。这是一种迭代的优化算法，它能够并行搜索参数空间，以寻找全局最优解。鲍威尔算法的优势在于其对问题的适应性强，不需要梯度信息，且在多维空间中表现良好，适合处理复杂的优化问题。 通过实际的工业生产数据进行仿真验证，该方法在预测氧化铝返料成分的时间序列上表现出较高的精度和稳定性，证实了所提出的LSSVM参数优化方法的有效性。这种优化策略不仅提高了预测性能，还为氧化铝生产过程的控制提供了更为可靠的预测工具，有助于提升整个生产系统的智能化水平和效率。 这项工作聚焦于LSSVM模型在预测任务中的参数优化，结合了相对误差改进、汉默斯里序列抽样和鲍威尔优化算法，为解决工业生产中的时间序列预测问题提供了一种创新且实用的方法。这对于其他依赖于预测分析的工业过程也具有一定的参考价值。