计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2012年
4期
907-909,913
,共4页
夏粱志%李华%饶克克%李瑞瑞
夏粱誌%李華%饒剋剋%李瑞瑞
하량지%리화%요극극%리서서
软测量%醋酸乙烯聚合率%最小二乘支持向量机%量子遗传算法
軟測量%醋痠乙烯聚閤率%最小二乘支持嚮量機%量子遺傳算法
연측량%작산을희취합솔%최소이승지지향량궤%양자유전산법
针对最小二乘支持向量机( LS-SVM)在建立醋酸乙烯(VAC)聚合率软测量模型过程中最优模型参数的选择问题,提出了利用一种量子遗传算法来自动选取LS-SVM模型正则化参数和核函数参数的方法；把LS-SVM模型参数的选择问题转化为优化问题,利用全局搜索能力强的量子遗传算法优化LS-SVM建模过程的重要参数,建立了基于QGA-LSSVM方法的VAC聚合率软测量模型；仿真结果表明:与已有的神经网络和支持向量机软测量方法相比,该模型泛化能力强,精度高,更有利于醋酸乙烯聚合率测量工程实际运用.
針對最小二乘支持嚮量機( LS-SVM)在建立醋痠乙烯(VAC)聚閤率軟測量模型過程中最優模型參數的選擇問題,提齣瞭利用一種量子遺傳算法來自動選取LS-SVM模型正則化參數和覈函數參數的方法；把LS-SVM模型參數的選擇問題轉化為優化問題,利用全跼搜索能力彊的量子遺傳算法優化LS-SVM建模過程的重要參數,建立瞭基于QGA-LSSVM方法的VAC聚閤率軟測量模型；倣真結果錶明:與已有的神經網絡和支持嚮量機軟測量方法相比,該模型汎化能力彊,精度高,更有利于醋痠乙烯聚閤率測量工程實際運用.
침대최소이승지지향량궤( LS-SVM)재건립작산을희(VAC)취합솔연측량모형과정중최우모형삼수적선택문제,제출료이용일충양자유전산법래자동선취LS-SVM모형정칙화삼수화핵함수삼수적방법；파LS-SVM모형삼수적선택문제전화위우화문제,이용전국수색능력강적양자유전산법우화LS-SVM건모과정적중요삼수,건립료기우QGA-LSSVM방법적VAC취합솔연측량모형；방진결과표명:여이유적신경망락화지지향량궤연측량방법상비,해모형범화능력강,정도고,경유리우작산을희취합솔측량공정실제운용.
