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天鹰座算法优化SVM对木材性能参数的预测
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作者 朱明帅 王巍 《中国新技术新产品》 2024年第11期87-89,共3页
通过算法预测木材热处理的参数可避免宏观试验,节省成本。本文基于Aquilus优化算法对支持向量机模型进行优化并构建AO-SVM算法模型,以预测木材热处理后的机械性能参数,包括木材的抗压强度、纵截面硬度、断裂模量、弹性模量和横截面硬度... 通过算法预测木材热处理的参数可避免宏观试验,节省成本。本文基于Aquilus优化算法对支持向量机模型进行优化并构建AO-SVM算法模型,以预测木材热处理后的机械性能参数,包括木材的抗压强度、纵截面硬度、断裂模量、弹性模量和横截面硬度,各参数预测准确率均为97%以上。可见AO-SVM算法模型可用于预测热处理木材的部分机械性能参数,并有较高的预测准确度。 展开更多
关键词 木材热处理 Aquila优化算法 支持向量机 机械性能参数预测
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