[發(fā)明專利]一種基于LSSA-LSSVM的蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率預(yù)測模型構(gòu)建方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111482041.5 | 申請日: | 2021-12-07 |
| 公開(公告)號: | CN114154268A | 公開(公告)日: | 2022-03-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 黃程卓;孫衛(wèi)紅;邵鐵鋒 | 申請(專利權(quán))人: | 中國計量大學(xué) |
| 主分類號: | G06F30/17 | 分類號: | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/04 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 310018 浙江省杭州市江干區(qū)下*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 lssa lssvm 蠶繭 真空 水浴 工藝 設(shè)計 解舒率 預(yù)測 模型 構(gòu)建 方法 | ||
1.一種基于LSSA-LSSVM的蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率預(yù)測模型構(gòu)建方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:獲取蠶繭真空水浴工藝解舒數(shù)據(jù)集D=(X,Y),所述蠶繭真空水浴工藝解舒數(shù)據(jù)集包括繭質(zhì)定量特性、真空水浴工藝設(shè)計數(shù)據(jù)及蠶繭解舒率;
S2:將所述蠶繭真空水浴工藝解舒數(shù)據(jù)集D=(X,Y)進行標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理,將所述蠶繭真空水浴工藝解舒數(shù)據(jù)集按7:3的比例隨機劃分為用于構(gòu)建解舒率預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本集N與用來驗證模型預(yù)測效果的測試樣本集M;
S3:設(shè)定LSSVM初始參數(shù)并建立蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率LSSVM初始模型,利用所述蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率LSSVM初始模型對所述訓(xùn)練樣本集N進行預(yù)測;
S4:采用改進的麻雀搜索算法LSSA對訓(xùn)練樣本集預(yù)測結(jié)果進行參數(shù)優(yōu)化,得到最優(yōu)超參數(shù)組(γ*,σ2*),從而建立基于LSSA-LSSVM的蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率預(yù)測模型;
S5:進行測試樣本集M預(yù)測測試,得到工藝參數(shù)組合設(shè)計的解舒率預(yù)測值,衡量基于LSSA-LSSVM的蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率預(yù)測模型對蠶繭解舒率的預(yù)測效果。采用決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)、平均相對誤差絕對值(MAPE)、平均絕對誤差(MAE)作為模型性能評價指標(biāo),各指標(biāo)計算公式分別如下:
其中,yreal即每個測試樣本的真實解舒率,y’predict為yreal的均值,ypredict為每個測試樣本對應(yīng)的解舒率預(yù)測值,M為測試集樣本的個數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于LSSA-LSSVM的蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率預(yù)測模型構(gòu)建方法,其特征在于,所述步驟S1中所述繭質(zhì)定量特性包括繭層硬度X1、繭層率X2、上車繭率X3、次繭率X4,所述真空水浴工藝設(shè)計數(shù)據(jù)包括真空滲透真空度X5、真空滲透過程時間X6、低溫滲透真空度X7、低溫滲透溫度X8,低溫滲透過程時間X9、蒸汽滲透溫度X10、蒸汽滲透過程時間X11、高溫水煮溫度X12、高溫水煮過程時間X13、降溫出繭溫度X14、出水溫度X15,所述繭質(zhì)定量特性、真空水浴工藝設(shè)計數(shù)據(jù)作為LSSVM模型輸入變量X=[X1,X2,…,X15],蠶繭解舒率Y=[Y1]作為輸出預(yù)測變量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于LSSA-LSSVM的蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率預(yù)測模型構(gòu)建方法,其特征在于,所述步驟S2中標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理采用歸一化處理,其公式為:
其中,x’,y’表示歸一化后的數(shù)據(jù)值,X、Y表示數(shù)據(jù)初始值,Xmax和Xmin表示X中各特征數(shù)據(jù)的最大值與最小值,Ymax和Ymin分別為Y中Y1的最大值與最小值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于LSSA-LSSVM的蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率預(yù)測模型構(gòu)建方法,其特征在于,所述步驟S3中選用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF作為最小二乘支持向量機預(yù)測模型的核函數(shù),蠶繭真空水浴工藝設(shè)計解舒率LSSVM初始模型為:
其中,αn表示拉格朗日乘子,b表示偏差補償,RBF(X,xn)為徑向基函數(shù),σ2是核函數(shù)寬度,X表示訓(xùn)練樣本N中的輸入變量。
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