针对湿式磨机在磨矿过程中负荷(ML)难以测量的特点,提出了一种基于核函数选择的多输出LSSVM磨机负荷软测量方法。引入能量熵的概念,借助超球体表示和核函数本身蕴涵的度量特征,提出基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法;利用LSSVM建立模型对多输入多输出磨机负荷进行软测量,且将据此测量的结果与BP神经网络测量结果进行了比较。仿真结果表明,借助样本分布能量熵选择LSSVM核函数,有助于SVM泛化能力和磨机负荷软测量准确率的提高。
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