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谢文君

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：西安科技大学理学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇气化
  • 1篇气化过程
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇煤气
  • 1篇煤气化
  • 1篇煤气化过程
  • 1篇LS_SVM
  • 1篇参数优化

机构

  • 1篇西安科技大学
  • 1篇黄河上游水电...

作者

  • 1篇李怀毅
  • 1篇曹根牛
  • 1篇谢文君

传媒

  • 1篇计算机系统应...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于粒子群算法的煤气化过程LS_SVM预测模型被引量：1
2013年
针对最小二乘支持向量机参数选择对模型性能的重要影响,并且以往的参数优选方法效果差且耗时长这一问题,提出基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机预测模型.该模型用最小二乘支持向量机理论建立,用粒子群算法优化模型参数.论文将此模型用于预测评价固定床煤气化气化效果的三个主要性能指标(气体热值、气化效率、气体产率),通过现场实际数据仿真结果表明,该算法有效地提高了模型预测精度,验证了此模型的可靠性和可用性.
谢文君曹根牛李怀毅
关键词：最小二乘支持向量机粒子群优化算法参数优化煤气化过程
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