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在木材干燥计算机控制过程中,基准模型化是此控制过程的必要环节。为提高此建模预测精度,针对SVM木材干燥基准模型的参数进行研究。利用粒子群优化算法中的粒子位置和速度优化此模型参数,并对木材含水率进行预测。仿真实验表明,PSO算法在优化SVM木材干燥基准模型参数方面表现出良好的性能,预测结果具有很高的精度,此模型具有较好的泛化能力和预测能力。 相似文献
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木材干燥过程具有强耦合、非线性的特点,而且木材本身的结构也具有复杂性和多样性,所以很难建立起精确的数学模型。本文利用云遗传算法优化BP神经网络的权值建立木材干燥基准模型,并与BP网络干燥基准模型做比较。实验表明优化后的干燥基准模型提高了收敛速度和误差精度。 相似文献
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