基于QGA-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模

• 作者: 夏粱志 李华 李瑞瑞 饶克克
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 软测量 醋酸乙烯聚合率 最小二乘支持向量机 量子遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 907-909,913
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

针对最小二乘支持向量机( LS-SVM)在建立醋酸乙烯(VAC)聚合率软测量模型过程中最优模型参数的选择问题,提出了利用一种量子遗传算法来自动选取LS-SVM模型正则化参数和核函数参数的方法；把LS-SVM模型参数的选择问题转化为优化问题,利用全局搜索能力强的量子遗传算法优化LS-SVM建模过程的重要参数,建立了基于QGA-LSSVM方法的VAC聚合率软测量模型；仿真结果表明:与已有的神经网络和支持向量机软测量方法相比,该模型泛化能力强,精度高,更有利于醋酸乙烯聚合率测量工程实际运用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	兰州交通大学自动化与电气工程学院	54	331	10.0	14.0
2	李瑞瑞	兰州交通大学自动化与电气工程学院	4	34	3.0	4.0
3	饶克克	兰州交通大学自动化与电气工程学院	4	31	3.0	4.0
4	夏粱志	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	5	1.0	1.0