【摘 要】
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针对微波加热过程的非线性相关性和时滞性,提出基于相关原则优化阈值的小波去噪和改进型粒子群算法优化支持向量机相结合的微波加热褐煤温度预测方法。采用相关原则优化阈值
【机 构】
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四川大学电子信息学院,资阳陆军预备役工兵团
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(2013CB328903)~~
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针对微波加热过程的非线性相关性和时滞性,提出基于相关原则优化阈值的小波去噪和改进型粒子群算法优化支持向量机相结合的微波加热褐煤温度预测方法。采用相关原则优化阈值的小波对微波加热褐煤温度进行提取,通过引入相似度函数和控制参数α改进粒子群算法,用于优化微波加热褐煤温度支持向量机预测模型的惩罚系数C、不敏感损失函数参数ε、核函数参数g等3个直接影响温度预测精度的参数。相似度函数增大,粒子随机变异率增大;迭代次数增加,控制参数α减小。仿真实验结果表明,优化后的支持向量机回归预测模型提高了微波加热褐煤温度预测的准确
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