LSSVM的特征选择算法在烧结过程的应用

简介

炼铁厂的烧结过程是一个复杂的多变量、非线性的物理和化学过程,为了更好地对烧结过程进行建模,在研究最小二乘支持向量机和特征选择的基础上,提出了最小二乘支持向量机的特征选择算法。首先,利用最小二乘支持向量机对烧结样本数据的每一个特征进行训练和预测,记录其预测精度;然后,将样本特征按预测精度排序;最后,按新的特征顺序,逐个递增特征个数对样本数据进行训练和预测。烧结数据的实验结果显示,LSSVM的特征选择算法具有计算的高效性和预测的高精度两优势,证明所提算法的有效性。在所有的特征上对烧结数据进行拟合实验,对比经典SVM、最小二乘和神经网络算法的实验结果,LSSVM可以用很少的时间,得到很理想的拟合效果。