LS-SVM在织物烘干含水率预测中的精准应用

本文档主要探讨了"基于LS-SVM的织物烘干含水率模型的应用"，发表于2015年的江南大学学报(自然科学版)第14卷第1期。作者赵边、全福江和叶斌来自华侨大学信息科学与工程学院，针对纺织品烘干过程中存在的问题——工艺参数设定不精确可能导致织物过烘或烘干不透，这不仅造成能源浪费，还可能降低产品质量。他们针对这一问题，研究了多元非线性回归、扩展的GM(1,1)和最小二乘支持向量机三种方法，用于建立织物干燥过程中含水率的预测模型。 在研究中，作者重点采用了最小二乘支持向量机模型，因为其能有效捕捉织物干燥过程中复杂的非线性关系。实验结果显示，相比于多元非线性和扩展GM(1,1)模型，LS-SVM模型的预测精度显著提高，预测值的平均误差仅为1.8%，显示出其在预测织物含水率方面的优越性能。这意味着，LS-SVM模型对于烘干环节的生产工艺选择具有很高的实用价值，能够为实际生产提供可靠的决策依据。 文章的关键领域包括纺织品烘干技术、含水率控制、预测建模以及最小二乘支持向量机算法在这些领域的应用。论文引用了中图分类号TP18和TS115.1，表明研究内容主要涉及计算机科学技术和纺织工程，文献标志码为A，文章编号为1671-7147(2015)01-0006-05，这表示这是一篇经过同行评审并发表的学术研究。 总结来说，这篇文章是一项实证研究，通过对比分析，证明了最小二乘支持向量机在织物烘干含水率预测上的优势，为优化烘干工艺过程提供了科学依据和技术支持。对于从事纺织工业或机器学习在生产制造中的应用研究者来说，这篇文章具有重要的参考价值。