应用遗传算法优化支持向量回归机的喷气涡流纺纱线质量预测

• 作者: 刘建立 卢雨正 杨瑞华 谷有众 高卫东
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 支持向量回归机 喷气涡流纺 纱线强力 条干CV值
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 管理与信息化
• 页码范围: 142-148
• 页数: 7页
• 分类号: TS111.8
• 字数: 3424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13475/j.fzxb.20150604207

摘要

为探究熟条质量对喷气涡流纺纱线质量的影响，建立了遗传算法优化的支持向量回归机预测模型。模型的输入端参数为熟条的4项指标（条干CV值、回潮率、定量和定量不匀率），分别对19?7 tex和11?8 tex的涤纶／粘胶（67／33）喷气涡流纺纱线进行强力和条干CV值预测试验，同时建立了BP神经网络模型作对比试验。2种模型预测对比分析的结果表明：遗传算法优化的支持向量回归机模型的稳定性和精度要比BP神经网络模型高得多，更适用于描述熟条质量与喷气涡流纺纱线质量（单纱强力和纱线条干CV值）间的非线性关系。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建立	江南大学纺织服装学院	56	126	5.0	7.0
2	高卫东	江南大学纺织服装学院	303	2311	25.0	33.0
3	卢雨正	江南大学纺织服装学院	34	214	9.0	13.0
4	谷有众	江南大学纺织服装学院	2	4	1.0	2.0
5	杨瑞华	江南大学纺织服装学院	36	113	5.0	9.0