【摘 要】
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针对氧乐果合成过程中温度控制具有参数时变、时滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进粒子群算法的支持向量回归的建模方法;对于支持向量回归模型,3个参数（ε,C,γ）的选取很
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针对氧乐果合成过程中温度控制具有参数时变、时滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进粒子群算法的支持向量回归的建模方法;对于支持向量回归模型,3个参数（ε,C,γ）的选取很大程度上决定了其拟合的精度和泛化能力的好坏,采用改进的粒子群算法对参数（ε,C,γ）进行同时寻优,建立了改进的氧乐果合成过程PSO-SVR回归模型,该模型具有很好的学习能力和推广能力;实验结果表明,模型较好地体现了系统的动态特性,可用于氧乐果合成过程的模型预估控制,提高系统的控制品质.
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