[1]杨静宗,杨天晴,周成江,等.基于改进ABC-LSSVM的浆体管道临界淤积流速预测[J].南京师范大学学报(自然科学版),2020,43(01):136-142.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2020.01.020]
 YangJingzong,YangTianqing,ZhouChengjiang,et al.PredictionofCriticalDepositionVelocityinSlurryPipelineBasedonImprovedABC-LSSVM[J].JournalofNanjingNormalUniversity(NaturalScienceEdition),2020,43(01):136-142.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2020.01.020]
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基于改进ABC-LSSVM的浆体管道临界淤积流速预测()
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《南京师范大学学报》(自然科学版)[ISSN:1001-4616/CN:32-1239/N]

卷:
第43卷
期数:
2020年01期
页码:
136-142
栏目:
·计算机科学与技术·
出版日期:
2020-03-15

文章信息/Info

Title:
PredictionofCriticalDepositionVelocityinSlurryPipelineBasedonImprovedABC-LSSVM
文章编号:
1001-4616(2020)01-0136-07
作者:
杨静宗1杨天晴1周成江2潘安宁1
(1.保山学院信息学院,云南保山678000)(2.昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500)
Author(s):
YangJingzong1YangTianqing1ZhouChengjiang2PanAnning1
(1.SchoolofInformation,BaoshanUniversity,Baoshan678000,China)(2.SchoolofInformationEngineeringandAutomationChemistry,KunmingUniversityofTechnology,Kunming650500,China)
关键词:
临界淤积流速浆体管道人工蜂群算法(ABC)最小二乘支持向量机(LSSVM)
Keywords:
criticaldepositionvelocityslurrypipelinesABCLSSVM
分类号:
TP181
DOI:
10.3969/j.issn.1001-4616.2020.01.020
文献标志码:
A
摘要:
针对浆体管道的临界淤积流速存在预测难度高且计算较为复杂的问题,本文引入改进的人工蜂群算法(ABC)优化最小二乘支持向量机的方法对其做出了预测.为平衡算法的局部搜索和全局搜索性能,改进后的算法中的蜜蜂参考了雇佣蜂全局当前最优解和个体当前最优解的搜寻方式来展开寻优.通过实验仿真,结果表明:利用所提出的方法相比常规预测方法得到的预测效果更加精确,其均方根误差、平均相对误差以及平均绝对误差值仅分别为3.05%、1.00%和2.06%.同时,优于传统的临界淤积流速经验计算公式.
Abstract:
Aimingatthedifficultyofpredictingthecriticaldepositionvelocityinslurrypipelineandthecomplexityofcalculation,thispaperintroducedtheimprovedartificialbeecolonyalgorithm(ABC)tooptimizetheleastsquaressupportvectormachine(LSSVM)forpredictingthecriticaldepositionvelocity.Inordertobalancethelocalsearchandglobalsearchperformanceofthealgorithm,thebeesintheimprovedalgorithmrefertotheglobalcurrentoptimalsolutionofhiredbeesandtheindividualcurrentoptimalsolution.Thesimulationresultsshowthattheproposedmethodismoreaccuratethantheconventionalmethod.Themeansquarerooterror,averagerelativeerrorandaverageabsoluteerrorareonly3.05%,1.00%and2.06%respectively.Meanwhile,itissuperiortothetraditionalempiricalformulaforcalculatingcriticaldepositionvelocity.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2019-05-16.
基金项目:国家自然科学基金项目(61563024)、保山学院科学研究基金项目(BYBS201802).
通讯作者:杨静宗,博士,讲师,主要研究方向:复杂工业过程的建模分析.E-mail:yjingzong@foxmail.com
更新日期/Last Update: 2020-03-15