基于麻雀搜索算法的改进SVR预测模型设计

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摘 要:针对在生产过程中青霉素浓度无法实时检测的问题,本文提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的支持向量机回归(SVR)模型,结合K-Means++聚类实现青霉素浓度预测。首先,选取生产过程中影响青霉素浓度的7个主要因素作为参数指标,利用K-Means++聚类算法进行数据分类;然后,在分类结果基础上,分别利用两个模型预测青霉素浓度;最后,通过仿真实验得到两种模型的预测准确率,其中支持向量回归模型的准确率为93.521%,麻雀搜索优化后的模型准确率为99.87%。(剩余7249字)

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