Study on output prediction of CMF based on improved hybrid genetic algorithm and support vector machine
基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究

将模拟退火思想和加速遗传特性相结合，改进选择策略和遗传算子，建立加速遗传模拟退火算法（AGSA）；基于支持向量机(SVM)的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选，构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法，提出连续微滤系统（CMF）产水预测模型；通过实测中试规模连续微滤系统产水量变化对模型进行验证，结果表明：该模型较好地揭示了CMF系统产水变化规律，模拟与实测结果间的误差小、相关性强（R2=0.91、MAE=0.0132、SSE=0.0055、RMSE=0.0155），