改进的粒子群算法与支持向量机相结合的碳纤维产量双向预测
本文基于支持向量机(SVM)和改进的粒子群优化(IPSO)算法(SVM-IPSO)创建了双向预测模型,以预测碳纤维的性能和生产参数。 在SVM中,选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。 提出了IPSO对它们进行优化的方法,然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。 SVM的预测精度主要取决于其参数,因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数,以提高其预测能力。 受小区通信机制的启发,我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO,以提高开发效率,并采用IPSO建立双向预测模型:在前向预测的方向上,我们认为富有成效参数作为输入,属性索引作为输出; 在向后预测的方向上,我们将
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