【摘 要】
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在分析传统预测模型不足之处的基础上,为了能方便地预测清选参数对清选性能的影响,将一种支持向量机模型引入风筛式清选装置的清选性能预测领域,探讨了样本容量大小对ε-SVR
【机 构】
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江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室
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在分析传统预测模型不足之处的基础上,为了能方便地预测清选参数对清选性能的影响,将一种支持向量机模型引入风筛式清选装置的清选性能预测领域,探讨了样本容量大小对ε-SVR回归模型预测性能的影响,并与BP预测模型进行了对比。分析结果表明：采用非启发式Grid Search方法及启发式GA和PSO方法寻求ε-SVR模型最佳参数,可避免凭经验选取参数的随机性,在具有小样本的清选性能预测中,ε-SVR模型预测性能优于BP模型。
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