网格聚类LS-SVM提升铝电解生产过程极距软测量精度

本文主要探讨的是"基于网格聚类LS-SVM的铝电解生产过程极距软测量"这一主题。在铝电解工业生产过程中，由于其复杂性和动态性，精确和实时的生产状态监控是至关重要的。作者针对这一问题，提出了一种创新的方法，即利用网格共享近邻聚类（Grid-Based Shared Nearest Neighbor, GNN）算法结合最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）构建极距软测量模型。 GNN算法被用于对训练数据集进行智能划分，将其分割成多个具有不同聚类中心的子集。每个子集独立应用LS-SVM进行训练，这样既保留了数据的局部特性，又提高了模型的适应性。通过这种方法，模型不仅能够对当前的数据进行精确预测，还能通过参数转化实现对新数据样本的动态学习，这意味着模型可以持续适应生产过程中的变化，确保其预测能力的稳定性和准确性。 该模型的关键优势在于其高精度和良好的泛化性能。高精度意味着模型能够提供铝电解生产过程中的极距测量结果误差较小，这对于过程控制和优化至关重要。而良好的泛化性能则保证了模型即使面对未见过的新数据或环境变化，也能保持较高的预测性能，这对于实时生产决策支持来说非常有价值。 总结起来，基于网格聚类LS-SVM的铝电解生产过程极距软测量模型为解决铝电解生产中的复杂问题提供了一种有效手段，它能够实时提供关键信息，帮助操作人员优化生产流程，提高生产效率和产品质量。这项研究对于提升铝电解行业的智能化水平和整体生产效率具有重要意义。