基于麻雀搜索算法的改進(jìn)SVR預(yù)測模型設(shè)計

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摘 要：針對在生產(chǎn)過程中青霉素濃度無法實時檢測的問題，本文提出一種基于麻雀搜索算法（SSA）優(yōu)化的支持向量機回歸（SVR）模型，結(jié)合K-Means++聚類實現(xiàn)青霉素濃度預(yù)測。首先，選取生產(chǎn)過程中影響青霉素濃度的7個主要因素作為參數(shù)指標(biāo)，利用K-Means++聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類；然后，在分類結(jié)果基礎(chǔ)上，分別利用兩個模型預(yù)測青霉素濃度；最后，通過仿真實驗得到兩種模型的預(yù)測準(zhǔn)確率，其中支持向量回歸模型的準(zhǔn)確率為93.521%，麻雀搜索優(yōu)化后的模型準(zhǔn)確率為99.87%。（剩余7249字）