針對漿體管道的臨界淤積流速存在預(yù)測難度高且計(jì)算較為復(fù)雜的問題,本文引入改進(jìn)的人工蜂群算法(ABC)優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的方法對其做出了預(yù)測.為平衡算法的局部搜索和全局搜索性能,改進(jìn)后的算法中的蜜蜂參考了雇傭蜂全局當(dāng)前最優(yōu)解和個(gè)體當(dāng)前最優(yōu)解的搜尋方式來展開尋優(yōu).通過實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果表明:利用所提出的方法相比常規(guī)預(yù)測方法得到的預(yù)測效果更加精確,其均方根誤差、平均相對誤差以及平均絕對誤差值僅分別為3.05%、1.00%和2.06%.同時(shí),優(yōu)于傳統(tǒng)的臨界淤積流速經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式.

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 LSSVM原理
2 標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法
3 改進(jìn)的人工蜂群算法
4 基于改進(jìn)ABC優(yōu)化LSSVM的預(yù)測模型
5 預(yù)測實(shí)例分析
6 結(jié)論



本文編號：3812962