高温高压蒸汽改性落叶松木材力学性能预测模型的建立

摘要：

利用RBF神经网络和支持向量机两种算法建模，分析落叶松高温高压蒸汽改性工艺参数与其力学性能关系；以落叶松热处理的温度、相对湿度、处理时间3个主要工艺参数作为网络输入，建立了RBF神经网络和支持向量机预测模型，并对两者进行比较。结果表明：支持向量机模型，在网络建立结构、收敛速度和泛化能力上更具优势。

关键词：高温高压蒸汽改性、落叶松、木材力学性能

分类号：S781(森林采运与利用)

资助基金：国家自然科学基金项目30871981。

在线出版日期：2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-80,85