排序方式： 共有15条查询结果，搜索用时 0 毫秒
11.
木材含水率是木材干燥过程中重要的技术指标。针对木材干燥过程具有强耦合、大滞后、非线性的特点以及木材含水率检测存在的问题,提出一种软测量方法。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对非线性系统时间序列数据进行学习,建立被控对象的软测量模型,同时通过粒子群优化(PSO)算法对LS-SVM的惩罚因子和核函数参数进行滚动优化,提高软测量模型的预测精度。将木材干燥窑内的温度、湿度以及木材含水率作为样本数据,通过PSO优化的LS-SVM方法建立木材含水率的软测量模型,进而利用该模型实现对目标检测点木材含水率的软测量。仿真结果表明,PSO-LSSVM软测量模型预测精度高,泛化能力强,满足木材干燥控制系统的实际测量要求。 相似文献
12.
在分析LZW算法的基础上对LZW算法的缺陷进行了探讨,并对LZW算法进行了改进,大幅度减少了编码的长度,降低了匹配长度取值变化的影响,完全兼容LZW算法,在平均压缩率方面有较大的提高,而且对改进的算法进行了分析论证. 相似文献
13.
14.
[目的]研究木材纤维饱和点近区段含水率预测模型。[方法]电阻法测量木材纤维饱和点近区段含水率会出现测量值突然偏离真值的现象,即出现测量“盲点”。在研究检测原理的基础上,提出利用支持向量机方法对已测木材含水率、温度和湿度数据进行训练建模,通过模型预测得出纤维饱和点近区段含水率数值。[结果]支持向量机方法建立的模型能够预测木材纤维饱和点近区段含水率数值,模型泛化能力强,预测精度高,而且只需要少量样本数据就可以实现预测,很好地解决了电阻法在测量过程中的“盲点”问题。[结论]支持向量机预测模型提高了木材干燥过程中全量程含水率的检测精度,对木材干燥过程的含水率建模具有一定研究意义。 相似文献
15.
