计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2013年
5期
81-84
,共4页
最小二乘支持向量机%粒子群优化算法%参数优化%煤气化过程
最小二乘支持嚮量機%粒子群優化算法%參數優化%煤氣化過程
최소이승지지향량궤%입자군우화산법%삼수우화%매기화과정
Least Squares-Support Vector Machine(LS_SVM)%Particle Swarm Optimization(PSO)%parameter optimization%coal gasification process
针对最小二乘支持向量机参数选择对模型性能的重要影响,并且以往的参数优选方法效果差且耗时长这一问题,提出基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机预测模型.该模型用最小二乘支持向量机理论建立,用粒子群算法优化模型参数.论文将此模型用于预测评价固定床煤气化气化效果的三个主要性能指标(气体热值、气化效率、气体产率),通过现场实际数据仿真结果表明,该算法有效地提高了模型预测精度,验证了此模型的可靠性和可用性.
針對最小二乘支持嚮量機參數選擇對模型性能的重要影響,併且以往的參數優選方法效果差且耗時長這一問題,提齣基于粒子群算法優化最小二乘支持嚮量機預測模型.該模型用最小二乘支持嚮量機理論建立,用粒子群算法優化模型參數.論文將此模型用于預測評價固定床煤氣化氣化效果的三箇主要性能指標(氣體熱值、氣化效率、氣體產率),通過現場實際數據倣真結果錶明,該算法有效地提高瞭模型預測精度,驗證瞭此模型的可靠性和可用性.
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