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⛄ 内容介绍
受固化温度,固化时间,固化压 力,升温速度,加压温度和加压时间等多因素影响,塑料热压成型温升模型难以准确建立.通过已有试验数据,建立起遗传算法-支持向量机(GA-SVM)塑料 热压成型模型,有效利用SVM学习速度快的特点,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力,基于SVM的优化控制算法具有很好的控制性能.试验表 明,该模型实现了对塑料热压成型的智能优化预测;这种方法在塑料生产控制中具有广阔的应用前景.
⛄ 部分代码
function NewChrom = xovsp(OldChrom, XOVR)
%% 交叉单点
% This function performs single-point crossover between pairs of
% individuals and returns the current generation after mating.
% Input parameters:
% OldChrom - Matrix containing the chromosomes of the old
% population. Each line corresponds to one individual
% (in any form, not necessarily real values).
% XOVR - Probability of recombination occurring between pairs
% of individuals.
% Output parameter:
% NewChrom - Matrix containing the chromosomes of the population
% after mating, ready to be mutated and/or evaluated,
% in the same format as OldChrom.
%% 使用适当的参数调用低级函数
if nargin < 2
XOVR = NaN;
end
NewChrom = xovmp(OldChrom, XOVR, 1, 0);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王飞. 基于支持向量机的热压混合材料板力学特性预测模型研究[D]. 东北农业大学.
[2] 方向, 丁兆军, 舒新前. 基于遗传算法优化的支持向量机(SVM-GA)低阶煤制氢产量预测模型[J]. 煤炭学报, 2010(S1):5.
[3] 胡双俊, 贺春尧. 基于GA-SVM塑料热压成型优化预测[J]. 现代塑料加工应用, 2015, 27(3):3.
[4] 李晓斌. 基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测[J]. 微电子学与计算机, 2010(10):4.
