【摘 要】
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针对最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)软测量模型参数难以估计问题,提出将参数估计转化为约束优化问题,基于反学习飞蛾火焰算法OMFO(opposition-based MFO)优化的LSSVM建模技术,并构建OMFO-LSSVM软测量模型。在MFO(moth-flame optimization)基础上增加新型反学习策略以提升算法
【机 构】
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重庆工商大学融智学院,贵州航天电器股份有限公司
【基金项目】
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重庆市物联网产业共性关键技术创新主题专项项目(cstc2015zdcy-ztzx40007)
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针对最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine)软测量模型参数难以估计问题,提出将参数估计转化为约束优化问题,基于反学习飞蛾火焰算法OMFO(opposition-based MFO)优化的LSSVM建模技术,并构建OMFO-LSSVM软测量模型。在MFO(moth-flame optimization)基础上增加新型反学习策略以提升算法性能。针对越界飞蛾,采用一种镜像越界策略保证飞蛾均在维度范围内,改善种群多样性。利用OMFO算法调整模型
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