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| 1 | 基于QPSO-SVR的售后配件库存需求预测显示文摘为实现对售后配件库存需求量的准确预测,优化配件库存,提出支持向量回归(SVR)的预测方法;采用量子粒子群算法(QPSO)对SVR参数进行优化选择,设计基于QPSO-SVR的售后配件库存需求预测流程。以汽车产业链协同平台的售后配件库存历史需求量为样本数据进行实例仿真,将QPSO-SVR预测模型与反向传播神经网络(BPNN)和PSOSVR模型做比较,实验和比较结果表明,QPSO-SVR预测方法有效可行,其预测精度和泛化能力均优于其它两种方法。 | 杨静雅 孙林夫 | 2015 | 计算机工程与设计2015，36，9： | 7 |
| 2 | 离心式CO_2压缩机流量软测量研究显示文摘针对某石化公司离心式CO2压缩机四段出口动态流量准确测量困难的问题,引入软测量方法对动态流量进行测量,研究了基于支持向量机的软测量技术实现对流量的间接测量方法。提出了采用遗传算法和粒子群算法分别对支持向量机的参数进行优化,并将参数优化后的支持向量机得到体积流量软测量模型的预测效果与传统的交叉验证法参数优化的预测效果进行了对比,取得了良好的效果。 | 车进 刘大铭 胡钢墩 翟小宁 李雪洁 | 2012 | 流体机械2012，40，12： | 6 |
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