10.11857/j.issn.1674-5124.2022040169
基于LSSA-LSSVM的蚕茧解舒质量预测模型
针对煮茧工艺优化需根据解舒质量反复人工试煮而造成生产效率低、原料浪费等问题,基于LSSA-LSSVM算法,提出一种面向纤检机构真空减压煮茧工艺的蚕茧解舒质量预测模型.首先,提取蚕茧质量特性、真空减压煮茧工艺参数与解舒质量变量作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入与输出变量.其次,引入拉丁超立方抽样方法(LHS)与Levy飞行策略优化原始麻雀搜索算法的初始化方式与位置更新方式,获得改进的麻雀搜索算法(LSSA).最后,利用LSSA得到LSSVM的最优超参数组合(γ*,σ2*),建立解舒质量预测模型.实验结果表明,该模型预测准确率均值可达 94.75%,预测时间均值为 0.15 s,满足煮茧工艺精度与实时性要求,可用于煮茧工艺参数仿真优化,进而减少试煮次数,提高生产效率,该方法同时可推广至缫丝企业.
煮茧、解舒质量、改进的麻雀搜索算法、最小二乘支持向量机
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TP181;TS143;TB9(自动化基础理论)
市场监管总局科技计划项目;浙江省公益技术应用研究项目
2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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