基于QPSO组合优化的发酵过程LS-SVM建模

• 作者: 王巧立 陈铁军
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 建模 辅助变量 量子粒子群算法(QPSO) 组合优化 赤池信息量准则(AIC)
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 285-288
• 分类号: TP15
• 字数: 3614字
• 语种: 中文

摘要

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对发酵过程进行建模,辅助变量和模型参数的选择对建模效果有很大影响.因此提出了一种基于量子粒子群算法(QPSO)的组合优化建模方法,构造基于赤池信息量准则(AIC)的适应度函数,利用QPSO同步选择最优的辅助变量组合和参数对,对模型进行自动优选.将该方法用于诺西肽发酵过程的建模,仿真结果表明,通过QPSO组合优化能获得更好的建模效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈铁军	郑州大学电气工程学院	115	1338	17.0	32.0
2	王巧立	郑州大学电气工程学院	1	2	1.0	1.0