基于粒子群优化支持向量机的时间序列木材含水率预测

编号 zgly0000786457

文献类型 期刊论文

文献题名 基于粒子群优化支持向量机的时间序列木材含水率预测

学科分类 220.5550;木材加工与人造板工艺学

作者 邢佳莹  黎粤华  张佳薇 

作者单位 东北林业大学机电工程学院 

母体文献 林业科技 

年卷期 2012,37(1)

页码 24-27

年份 2012 

分类号 S782.31 O183.1 

关键词 木材含水率  支持向量机  粒子群  拉格朗日 

文摘内容 木材干燥过程中对含水率的检测是一个复杂的非线性过程。为了提高含水率数据采集的精确性和可靠性, 本文将粒子群优化算法(PSO)引入到含水率检测中, 优化支持向量机(SVM)参数, 对试验采集过程中失真数据时间点对应的实际值进行预测。通过粒子群优化支持向量机算法和拉格朗日插值法的仿真结果进行对比表明: PSO—SVM算法提高了误差精度, 避免了拉格朗日插值法的龙格现象, 得到了较好的预测结果。