文档摘要：为了提高生产效率与能源利用率,提出了采用最小二乘支持向量机(Leastsquaressupport?vectormachinesLSSVM)算法对啤酒厂煮沸车间蒸汽量的消耗预测.根据历史数据样本,采用RBF核函数作为LSSVM的核函数,交叉验证结合网格搜索来优化参数,用所建立决策函数作为预测模型.实验结果表明,数据样本的预测集和测试集的均方差均达到0.006,拟合相关参数达到99％以上,LSSVM方法能够快速准确的预测该车间在生产旺季的蒸汽消耗,为企业节能控制方案的制定提供了理论依据.
作者：胡冬梅 牛国成 白晶 张凤晶 Author：HUDong-mei NIUGuo-cheng BAIJing ZHANGFeng-jing
作者单位：北华大学电气信息工程学院,吉林吉林,132021空军航空大学特种专业系,吉林长春,130022
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2015, 34(4)
分类号：TQ083+.4
关键词：最小支持向量机 能耗预测 交叉验证 网格搜索
机标分类号：TP2F42
在线出版日期：2016年1月22日
基金项目：国家科技型中小型企业技术创新资助项目基于LSSVM的啤酒企业能耗预测方法研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2015, 34(4)胡冬梅 牛国成 白晶 张凤晶为了提高生产效率与能源利用率,提出了采用最小二乘支持向量机(Leastsquaressupport?vectormachinesLSSVM)算法对啤酒厂煮沸车间蒸汽量的消耗预测.根据历史数据样本,采用RBF核函数作为LSSVM的核函数,交叉验证结合网...参考文献和引证文献
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引证文献
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