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ISSN: 2333-9721
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基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究

Keywords: 连续微滤,支持向量机,加速遗传模拟退火算法,BP神经网络,膜通量

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Abstract:

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),说明模型具有较强的预测能力;采用留一法对训练样本进行交叉验证(R2=0.89、MAE=0.0164、SSE=0.0073、RMSE=0.0178),表明该模型同时具有良好的稳健性。此外,将基于AGSA-SVM的模型与神经网络BP算法进行了比较,结果显示:应用AGSA-SVM建立的模型在稳健性和预测能力都优于BP算法,因此该算法更适合于对CMF系统进行产水预测研究。

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