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將一種基于改進粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機的預測模型引入靜電噴霧霧化性能預測領域,并給出了相應的步驟和算法。該模型能方便地預測噴霧參數(shù)對噴頭霧化性能的影響,有助于正確認識噴頭霧化性能隨噴霧參數(shù)的變化規(guī)律。通過具體實例及與其他幾種預測方法的對比表明,在相同樣本條件下,其模型構造速度比標準LS-SVM方法高近1個數(shù)量級,模型預測誤差約為標準LS-SVM方法的50%,預測精度比常規(guī)BP模型高1個數(shù)量級。