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    卜艳萍, 俞金寿. 基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2008, (1): 131-134.
    引用本文: 卜艳萍, 俞金寿. 基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2008, (1): 131-134.
    BU Yan-ping, YU lin-shou. Soft Sensor Modeling Based on Particle Swarm Optimization Algorithm and Support Vector Machine[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2008, (1): 131-134.
    Citation: BU Yan-ping, YU lin-shou. Soft Sensor Modeling Based on Particle Swarm Optimization Algorithm and Support Vector Machine[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2008, (1): 131-134.

    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

    • 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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