| 基于PSO-SVR算法的氧乐果合成过程建模研究 |
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| 引用本文： | 冯冬青,杨伟.基于PSO-SVR算法的氧乐果合成过程建模研究[J].应用声学,2015,23(4). |
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| 作者姓名： | 冯冬青 杨伟 |
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| 作者单位： | 郑州大学 电气工程学院,郑州大学 电气工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 针对氧乐果合成过程中温度控制具有参数时变、时滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进粒子群算法的支持向量回归的建模方法。对于支持向量回归模型,3个参数(ε,C,γ)的选取很大程度上决定了其拟合的精度和泛化能力的好坏,采用改进的粒子群算法对参数(ε,C,γ)进行同时寻优,建立了改进的氧乐果合成过程PSO-SVR回归模型,该模型具有很好的学习能力和推广能力。实验结果表明,模型较好地体现了系统的动态特性,可用于氧乐果合成过程的模型预估控制,提高系统的控制品质。
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| 关 键 词： | 改进的粒子群算法 支持向量回归 氧乐果合成 温度控制 |
The Research on the Modeling of Omethoate Synthesis Process Based on PSO-SVR Algorithm |
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| Institution: | School of Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | improved particle swarm optimization support vector regression omethoate synthesis temperature control |
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