高世博
- 作品数：6 被引量：17H指数：3
- 供职机构：西华师范大学化学化工学院应用化学研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程理学生物学更多>>
- 基于AdaBoost算法的拟南芥翻译起始位点识别
- ＜正＞将AdaBoost算法分别与BPNN和ν-SVC分类机结合,对真核生物拟南芥的翻译起始位点进行分类识别研究。采用稀疏编码方式对DNA序列编码产生2031个样本组成的数据集,通过随机取样
- 高世博张运陶
- 关键词：拟南芥ADABOOST算法BPNN
- 文献传递
- 基于VDE-PSO的汽油调合设计公式挖掘被引量：3
- 2010年
- 提出一种将多变量非线性问题线性化的VDE-PSO-MLR的建模方法。该方法基于变量扩维、微粒群优化等手段选择扩维变量,在此基础上再建立拟线性的多元回归方程;并通过对所建立的各回归方程及其回归系数的显著性检验结果确定最佳回归模型。将该方法用于某炼油厂的汽油调合设计公式的挖掘,研究表明,与直接用自变量建立的线性回归方程以及二次回归方程相比,只有该方法建立的最佳模型方程和方程变量同时通过显著性检验。最后将最佳模型用于生产数据预测,计算调合汽油辛烷值测定值与预测值误差绝对值AE最大为0.185,符合AE≤0.3的要求。
- 张运陶郑伟白春艳刘金迪高世博
- 关键词：微粒群多元线性回归汽油调合
- 微粒群算法优化样本集在汽油调合设计中的应用
- 提出PSO-v-SVR方法建立计算机辅助调合汽油辛烷值预测模型的新思路,采用微粒群算法(PSO)对原始样本集随机抽样并加以优化获得优化的训练集,再以v-支持向量回归(v-SVR)对样本进行训练和预测。用PSO-v-SVR...
- 高世博张运陶刘金迪白春艳郑伟
- 关键词：微粒群算法训练样本集汽油调合
- 文献传递
- 微粒群算法优化样本集在汽油调合设计中的应用被引量：2
- 2007年
- 提出PSO-v-SVR方法建立计算机辅助调合汽油辛烷值预测模型的新思路,采用微粒群算法(PSO)对原始样本集随机抽样并加以优化获得优化的训练集,再以v-支持向量回归(v-SVR)对样本进行训练和预测。用PSO-v-SVR方法对某炼油厂的汽油调合生产数据进行研究,用选出的最佳训练集构成的模型对44组预测样进行预测,实测辛烷值与预测值误差绝对值AE≥0.3的样本数仅为16,平均绝对误差MAE=0.293;明显优于直接用全部原始样本作训练集建模AE≥0.3的样本数26个, MAE=0.366,以及按文献[12]用前期80组样本作训练集建模AE≥0.3的样本数25个,MAE=0.350的预测结果。研究表明,本文的思路可以较大幅度提高模型预测准确性,在化工生产优化和软测量建模中具有推广应用价值。
- 高世博张运陶刘金迪白春艳郑伟
- 关键词：微粒群算法训练样本集汽油调合
- 微粒群算法优化化工建模训练集被引量：7
- 2008年
- 提出两种均以微粒群(PSO)算法对原始训练集随机抽样优化,再结合机器学习算法建立预测模型的PSO算法优化化工建模训练集的思路。思路1首先以模型交叉验证的均方误差函数mse最小为目标优化训练集,再通过对验证集预测,从平行运行得到的多个优化训练集中确定最优训练集用于建模。思路2借鉴提高BP神经网络泛化能力的初期终止(early stop)法,以对验证集预测的mse最小为目标优化训练集,再通过对测试集预测,从平行运行得到的多个优化训练集中确定最优训练集用于建模。通过仿真实验研究和对某炼油厂调和汽油生产数据的具体分析应用,表明本文思路可以较大幅度提高模型的预测准确性,在化工建模中具有推广应用价值。
- 张运陶高世博
- 关键词：微粒群算法仿真
- 微粒群优化算法及其在复杂化学方程求根中的应用被引量：7
- 2007年
- 本文对微粒群优化算法及其改进算法进行了介绍.用M atlab语言对改进的微粒群优化算法实现编程,并用于处理复杂化学方程求根问题,分别对激发态氢原子3S电子的径向波函数节点和一维势箱中粒子的能级进行求解,所得结果与文献值一致.
- 高世博张运陶
- 关键词：微粒群优化算法径向波函数
