基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模
Soft Sensor Modeling Based on Particle Swarm Optimization Algorithm and Support Vector Machine作者机构：华东理工大学自动化研究所
出 版 物：《华东理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of East China University of Science and Technology)
年 卷 期：2008年第34卷第1期
页 面：131-134页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
摘 要：在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型。该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模。仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度。
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