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RQEA-SVR在交通流预测中的应用
支持向量机 参数优选 实数量子进化算法 交通流预测
2010/3/26
建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的支持向量回归（SVR）是处理小样本数据回归问题的有利工具，SVR的参数选取直接影响其学习性能和泛化能力。文中将SVR参数选取看作是参数的组合优化问题，确定组合优化问题的目标函数，采用实数量子进化算法（RQEA）求解组合优化问题进而优选SVR参数，形成RQEA-SVR，并应用RQEA-SVR求解交通流预测问题。仿真试验表明RQEA是优选SVR参数的有效方...
PSO-SVR算法在发酵过程控制中的应用
状态预估 粒子群优化（PSO）算法 L-天冬酰胺酶II
2009/6/11
针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归模型的复杂性和推广能力的好坏很大程度上取决于其3个参数（?着，C，?酌）能否取到最优值，采用粒子群算法实现对参数（?着，C，?酌）的同时寻优。在此基础上，以L-天冬酰胺酶II为对象，建立其基于PSO-SVR的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和...