【摘 要】
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为了改善当前参数优化算法易陷入局部最优的问题,研究一种基于人工蜂群算法优化SVR的温度测点恢复方法。以机器空转温度测点为对象,根据支持向量机的实现原理建立支持向量回
【机 构】
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江苏江苏信息职业技术学院电子信息工程系,东南大学信息科学与工程学院
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为了改善当前参数优化算法易陷入局部最优的问题,研究一种基于人工蜂群算法优化SVR的温度测点恢复方法。以机器空转温度测点为对象,根据支持向量机的实现原理建立支持向量回归机模型,引入人工蜂群算法对SVR模型的参数惩罚因子和核函数进行优化,并用优化后的算法对缺失的温度测点进行恢复。经人工蜂群优化后的模型(ABC-SVR)的平均相对误差为6.57%,优于其他优化算法,因而是一种实用可行的优化算法。
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