基于KPCA和PSO—SVM的木材干燥過程在線優化建模研究
2014-04-29 00:44:03張冬妍張春妍尹文芳
安徽農業科學 2014年7期
張冬妍 張春妍 尹文芳
摘要針對木材干燥過程樣本數據存在較多噪聲的問題，采用核主成分分析方法對木材干燥數據進行預處理，然后利用粒子群優化的支持向量機建立木材干燥系統的在線預測模型，并進行在線預測。仿真研究表明，對數據預處理后，降維訓練樣本建立的木材干燥模型能夠獲得很好的預測精度，計算量小，速度快。在線模型能夠實時反映系統當前狀態，在線優化模型結構并預測系統下一步輸出，實現了木材含水率特性變化的動態預測。模型輸出誤差小、泛化能力強，能夠滿足實際干燥過程在線預測控制的需要，具有良好的實際應用價值和工業前景。
關鍵詞木材干燥；核主成分分析；粒子群優化支持向量機；在線建模
中圖分類號S782.31文獻標識碼A文章編號0517-6611（2014）07-01993-04
