【摘 要】
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提出了一种新的基于粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO_LSSVM）模型的抽油机电动机扭矩软测量方法,该方法利用粒子群算法取代以往惯用的交叉验证法来进行模型参数的优化,从而
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提出了一种新的基于粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO_LSSVM）模型的抽油机电动机扭矩软测量方法,该方法利用粒子群算法取代以往惯用的交叉验证法来进行模型参数的优化,从而避免了参数选择时的盲目性,提高了效率。仿真验证证明,基于PSO_LSSVM的抽油机电动机扭矩软测量模型能够有效地克服传统测量方法的不足,并获得较理想的测量精度和速度,具有小样本学习能力强和计算简单的优点。
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