基于PSO和LSSVM的生化过程建模研究

• 作者: 吴洲 潘丰 田鹏
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 最小二乘支持向量机 粒子群 参数选择
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9944.2009.02.002

摘要

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题.提出利用具有较强的全局搜索能力的粒子群(PSO)优化算法.对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数.利用参数优化调整后得到的具有较优拟合预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明,该方法能使模型取得较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰	江南大学通信与控制工程学院	203	1133	16.0	23.0
2	吴洲	江南大学通信与控制工程学院	3	24	3.0	3.0
3	田鹏	江南大学通信与控制工程学院	3	24	3.0	3.0