【摘 要】
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影响筒仓动态侧压力的影响因素十分复杂,如何全面考虑影响因素,高效、简单地预测筒仓动态侧压力是重要问题.针对此问题,尝试提出了基于支持向量机的预测模型.首先,将影响因素进行归一化处理,将归一化后的数据作为预测模型的输入向量,筒仓动态侧压力作为预测模型的输出向量;其次,以400组PFC模拟数据作为训练样本,运用交叉验证和网格搜索法寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于SVM的筒仓动态侧压力预测模型,并对105组PFC模拟数据进行筒仓动态侧压力预测.结果表明:SVM预测模型的均方误差MSE小于0.0005,相
【机 构】
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河南工业大学 土木工程学院, 郑州 450001;粮食储运国家工程实验室, 郑州 450001
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影响筒仓动态侧压力的影响因素十分复杂,如何全面考虑影响因素,高效、简单地预测筒仓动态侧压力是重要问题.针对此问题,尝试提出了基于支持向量机的预测模型.首先,将影响因素进行归一化处理,将归一化后的数据作为预测模型的输入向量,筒仓动态侧压力作为预测模型的输出向量;其次,以400组PFC模拟数据作为训练样本,运用交叉验证和网格搜索法寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于SVM的筒仓动态侧压力预测模型,并对105组PFC模拟数据进行筒仓动态侧压力预测.结果表明:SVM预测模型的均方误差MSE小于0.0005,相关系数R2大于0.98,模型具有较高的准确率和较好的泛化性能.将模型试验、数值模拟、公式计算与预测数据进行对比分析,结果拟合良好;利用该模型验证筒仓动态侧压力随着相关参数的变化趋势,结果与前人研究结果相一致.该预测模型与传统方法相结合对筒仓动态侧压力进行研究可行性较高,可为筒仓动态侧压力预测、影响因素研究提供一种新的方法.
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