基于IGS和SVM的智能集成预测模型在烧结返矿量预测中的应用

"基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型" 该智能集成预测模型是为了解决烧结返矿量难以进行有效预测的问题而提出的一种新型预测模型。该模型通过结合改进灰色系统（IGS）和支持向量机（SVM）两个单一模型，分别对返矿量进行预测。然后，基于预测精度的数学期望和标准差，通过求取最优加权系数，建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测。 改进灰色系统（IGS）是一种基于灰色系统理论的预测模型，该模型可以很好地处理不确定性和非线性问题。支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的预测模型，该模型可以很好地处理高维数据和非线性问题。通过结合这两个模型，可以很好地发挥它们各自的优势，提高预测精度。 在该模型中，首先使用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测，然后基于预测精度的数学期望和标准差，通过求取最优加权系数，建立烧结返矿量智能集成预测模型。该模型可以很好地对返矿量进行预测，提高预测精度。 该模型的优点在于可以很好地处理不确定性和非线性问题，并且可以很好地处理高维数据问题。该模型还可以很好地适应复杂系统的建模和优化控制问题。 在实际应用中，该模型可以应用于烧结返矿量预测、过程控制、鲁棒控制等领域。该模型可以帮助企业和研究机构更好地预测和控制烧结返矿量，从而提高生产效率和降低成本。 该基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型是一种高效、准确的预测模型，可以广泛应用于烧结返矿量预测和过程控制等领域，提高生产效率和降低成本。 知识点： 1. 改进灰色系统（IGS）是一种基于灰色系统理论的预测模型，可以很好地处理不确定性和非线性问题。 2. 支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的预测模型，可以很好地处理高维数据和非线性问题。 3. 智能集成预测模型可以通过结合多个单一模型，提高预测精度和处理复杂问题的能力。 4. 该模型可以应用于烧结返矿量预测、过程控制、鲁棒控制等领域，提高生产效率和降低成本。 5. 该模型可以帮助企业和研究机构更好地预测和控制烧结返矿量，提高生产效率和降低成本。 标签：返矿量预测 智能集成预测模型 预测精度 多目标规划