基于改进蚁群支持向量机的氢含量软测量建模

摘要：

针对氢粉碎过程中钕铁硼合金粉碎状态不可知的特点,在用传统方法预测合金反应状态时存在参数盲选、收敛缓慢等问题.为有效预测合金的反应状态,提出了基于改进蚁群算法优化的支持向量机模型.通过优化支持向量机模型的惩罚因子C和径向基核参数g,可提高支持向量机检测模型的性能.以钕铁硼氢粉碎过程优化控制为例,建立了合金氢含量的检测模型,并与人工参数选择的检测模型进行了对比.仿真结果表明改进蚁群优化的检测模型检测精度高,泛化能力强,对工艺优化控制具有重要意义.

关键词：蚁群算法、支持向量机、参数优化、氢粉碎、氢含量预测、软测量

所属期刊栏目：31

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61064001/F0301

在线出版日期：2014-04-28（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：384-388