基于改进粒子群优化LSSVM的水泥熟料fCaO软测量

针对水泥熟料fCaO含量难以在线实时测量,提出了一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法。针对最小二乘支持向量机模型的2个难点进行了改进:首先利用样本间的马氏距离来衡量样本的相似程度,删除样本中部分相似样本,提高最小二乘支持向量机模型的稀疏性,从而减小了模型的运算量。然后利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型的2个重要参数进行迭代寻优,克服了常规交叉验证法或网格搜索法等参数选择方法的盲目性。最后将基于粒子群最小二乘支持向量机软测量模型用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,该方法具有收敛性好、预测精度高、泛化能力强等优点。