基于改进ABC的LSSVM氧化还原电位预测研究

• 作者: 南新元 李伟
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 人工蜂群算法 最小二乘支持向量机 欧氏距离 参数优化 氧化还原电位
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 3915-3918
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

针对氧化还原电位对于生物氧化提金预处理过程的控制和优化具有重要作用,提出了一种基于改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的预测方法;该算法是在标准人工蜂群算法的基础上,通过引入欧氏距离,使得在一定邻域内观察蜂采用不同于雇佣蜂的搜索策略;采用改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的参数,取得最优解并赋予最小二乘支持向量机进行预测;以新疆某金矿的生产数据进行仿真研究,结果表明:基于改进的ABC算法优化的最小二乘支持向量机具有较高的预测精度,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	南新元	新疆大学电气工程学院	67	431	12.0	18.0
2	李伟	新疆大学电气工程学院	13	72	4.0	8.0