【摘 要】
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基于粒子群优化算法,提出了通过优化支持向量机移动式蓄能控制参数,建立了移动式余热回收蓄热温度质量模型,针对供应链客户端对余热温度需求不同,进行了热能温度分类问题的仿
【机 构】
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广东轻工职业技术学院,华南理工大学,华南农业大学经济管理学院
【基金项目】
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全国轻工职业教育指导委员会(QGHZW2018103);中国物流学会(2018CSLKT3-106);广州市哲学社会科学发展“十三五”规划2019年度课题(2019GZYB71);广州市科技创新发展专项资金项目(201904010403);广东轻工职业技术学院项目(JG201820)
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基于粒子群优化算法,提出了通过优化支持向量机移动式蓄能控制参数,建立了移动式余热回收蓄热温度质量模型,针对供应链客户端对余热温度需求不同,进行了热能温度分类问题的仿真实验。利用支持向量机算法所获得的实验数据,使用粒子群搜索优化算法分析了蓄能参数对回收余热能质量的影响,仿真实验结果表明,基于粒子群优化检索算法的支持向量机在对余热回收蓄能温度分类问题上,其热能质量损耗受蓄能参数影响是稳健的;基于粒子群优化算法的支持向量机在移动式余热供应链上的使用,能够提高余热回收蓄热温度质量分类效果和准确度。在移动式余热回收
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