基于PSO-SVR算法的氧乐果合成过程建模研究

• 作者: 冯冬青 杨伟
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1296-1298
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯冬青	郑州大学电气工程学院	96	930	17.0	23.0
2	杨伟	郑州大学电气工程学院	3	0	0.0	0.0