【摘 要】
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为了提高估算MRT精度,文中采用支持向量机算法对求解MRT问题进行了建模,并在一定约束条件下,利用Gridregression.py寻找回归最优参数方法对支持向量机模型的参数进行了优化,
【机 构】
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东北电力大学油页岩综合利用教育部工程研究中心,华北电力大学
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为了提高估算MRT精度,文中采用支持向量机算法对求解MRT问题进行了建模,并在一定约束条件下,利用Gridregression.py寻找回归最优参数方法对支持向量机模型的参数进行了优化,获得了最优的模型参数。支持向量机模型将操作参数和结构参数作为输入量,MRT作为输出量,用实验数据对模型进行了校验和参数的寻优,利用优化后的模型对MRT进行了预测,并将预测结果与实验结果进行了对比,结果表明,优化后的支持向量机模型实现了对MRT较精确的预测。通过实验值和运动模型构建了平均停留时间的经验公式,结果表明:该平均停留时间经验公式的拟合曲线相对均方差为0.05,拟合效果良好。
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