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| 基于粒子群优化支持向量机的时间序列木材含水率预测 | |
| 引用本文： | 邢佳莹,黎粤华,张佳薇.基于粒子群优化支持向量机的时间序列木材含水率预测[J].林业科技,2012(1):24-27. |
| 作者姓名： | 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,黑龙江哈尔滨150040 |
| 基金项目： | 东北林业大学青年拔尖人才支挣计划项目（YTTP-1011-09）;黑龙江省博士后科研启动基金项目（LBH-Q09174） |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 木材含水率 支持向量机 粒子群 拉格朗日 |
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