改进果蝇优化LSSVM超声波萃取产物浓度软测量

更新时间:2023-05-28

《声学技术》2020年02期

【摘要】针对超声波天然产物萃取过程中产物浓度难以在线检测的问题,提出了一种改进果蝇优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)的超声波萃取产物浓度软测量建模方法。首先将混沌优化与迭代步长动态调节方法相融合,提出了一种混沌动态步长改进果蝇优化算法(Chaos Dynamic Step Fluit Fly Optimization Algorithm,CDSFOA),该算法引入动态调节因子对步长动态更新,并利用混沌优化实现各变量之间映射等操作,能够有效提高果蝇优化算法的收敛精度和收敛速度,然后利用CDSFOA对LSSVM进行参数寻优,构建最优CDSFOA-LSSVM软测量模型,最后利用超声波斛皮素萃取实验数据进行验证。结果表明,提出的模型不仅有较好的学习和泛化能力,而且具有良好的预测精度,可为超声波天然产物萃取工艺优化提供理论指导。

【关键词】超声波萃取最小二乘支持向量机软测量