中南大学信息科学与工程学院 长沙 410083
吴敏
TP273
针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利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进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测.
王春生;吴敏;曹卫华.基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型[J].控制与决策,2008,23(4):450-454