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木材干燥过程中含水率空间分布融合方法的研究
引用本文:张佳薇,韩雨杉,李明宝.木材干燥过程中含水率空间分布融合方法的研究[J].安徽农业科学,2015(9):154-157,160.
作者姓名:张佳薇  韩雨杉  李明宝
作者单位:1. 东北林业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨,150040;2. 东北林业大学土木工程学院,黑龙江哈尔滨,150040
基金项目:国家自然基金项目(31470715);黑龙江省留学归国基金项目(LC201409);哈尔滨市青年基金项目(2013RFQXJ148)
摘    要:选取杨木作为试材,有效避免了以往木材干燥过程中出现的木材含水率检测点数量有限,不能连续全面地描述木材含水率分布状态的问题,使用选择离散点数据的方法,再应用粒子群算法优化支持向量机算法、支持向量机预测算法、最小二乘法非线性拟合方法以及进行空间数据预测来比较算法预测能力,然后把木材干燥过程中的材堆模型模拟成长方体并建立空间模型,应用PSO优化的SVM算法对X坐标轴建立函数模型进行验证。通过数据分析比较可得:基于PSO优化SVM算法在针对同一试材上空间离散木材含水率采集数据进行空间数据预测仿真出的连续含水率曲线误差最小,仿真曲线逼近真实含水率分布曲线。

关 键 词:木材含水率  空间融合  分布特征  粒子群算法  支持向量机

Study on Moisture Distribution Fusion Method in Wood Drying Process
ZHANG Jia-wei , HAN Yu-shan , LI Ming-bao.Study on Moisture Distribution Fusion Method in Wood Drying Process[J].Journal of Anhui Agricultural Sciences,2015(9):154-157,160.
Authors:ZHANG Jia-wei  HAN Yu-shan  LI Ming-bao
Institution:ZHANG Jia-wei;HAN Yu-shan;LI Ming-bao;College of Mechanical and Electrical Engineering,Northeast Forestry University;College of Civil Engineering,Northeast Forestry University;
Abstract:
Keywords:Lumber moisture content  Spatial fusion  Distribution characteristics  Particle swarm optimization  Support vector machine
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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