【SVM回归预测】基于遗传算法优化支持向量机GA-SVM的塑料热压成型预测（多输入单输出）附Matlab源码

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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.

⛳️ 完整代码

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