基于PSO-SVR的植物纤维地膜抗张强度预测研究

为快速、准确地对生产过程中植物纤维地膜抗张强度进行预测,降低生产成本,提高原料利用率,以植物纤维地膜中试平台为依托,基于粒子群算法(PSO)优化支持向量机回归(SVR)模型,结合正交试验设计L25(56)方法,以纤维打浆度、施胶剂添加量、湿强剂添加量、地膜定量、混合比作为模型输入参数,以植物纤维地膜抗张强度为输出进行模拟预测,并将模拟结果与SVR、BP、RBF智能算法模型进行对比分析。结果表明:PSO-SVR模型能够较好地表达植物纤维地膜抗张强度与模型参数间的非线性关系,并能根据输入参数快速准确地对植物纤维地膜抗张强度进行预测,测试集样本中预测值与实际值间均方误差、决定系数和均方根误差为0.117 N2、0.915、0.342 N;与其他智能算法(SVR、BP、RBF)相比,PSO-SVR算法模型具有更高的适用性与稳定性。研究结果可为生产过程中不同抄造工艺参数下植物纤维地膜抗张强度的在线监控提供参考依据。

Tensile Strength Prediction for Plant Fiber Mulch Based on PSO-SVR