基于蜻蜓算法的甘蔗收获机刀盘振动SVM预测模型

• 作者: 周永权 宋俊敏 李尚平 钟家勤
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 刀盘振动 蜻蜓算法 支持向量机 参数优化 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 20-28
• 页数: 9页
• 分类号: TP391|S225.5+3
• 字数: 6625字
• 语种: 中文

摘要

甘蔗收获机切割器刀盘振动是影响甘蔗宿根切割质量的一个关键因素,因此寻找复杂因素对刀盘轴向振动的影响规律并实现对刀盘振动的预测与控制有着至关重要的作用.为解决传统预测方法精度低、参数选取盲目等问题,提出一种基于蜻蜓算法的甘蔗收获机刀盘振动支持向量机预测模型.该方法利用蜻蜓群体寻优的过程实现对支持向量机参数的优化,并将优化后的支持向量机对刀盘振动进行预测.通过MatLab进行20次仿真实验, 并与BP神经网络预测模型和传统支持向量机预测模型的预测结果进行比较,实验数据表明:基于蜻蜓算法的支持向量机预测模型具有更高的预测精度和泛化能力.结果显示:基于蜻蜓算法优化的支持向量机对刀盘振动预测的拟合率达到了99.99%,有效提高了甘蔗收获机刀盘振动的预测精度,从而表明基于蜻蜓算法优化的支持向量机预测模型对实现甘蔗收获机刀盘振动预测的有效性,为后续甘蔗收获机宿根切割质量的智能化预测及实现对甘蔗收获机减振的结构优化设计提供了有效依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周永权	广西民族大学信息科学与工程学院	198	2214	25.0	38.0
3	李尚平	广西民族大学信息科学与工程学院	52	128	5.0	8.0
4	钟家勤	钦州学院机械与船舶海洋工程学院	12	30	3.0	5.0
7	宋俊敏	广西民族大学信息科学与工程学院	2	15	2.0	2.0