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基于CEEMD-MPGA-SVM的人造板家具甲醛释放浓度预测

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针对气候舱法检测人造板家具甲醛释放浓度,存在实验周期长,耗能高的问题.对此提出互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的多步预测模型,对舱内家具的甲醛释放浓度进行预测.先利用CEEMD对甲醛浓度数据进行降噪,再采用SVM建立预测模型,并使用多种群遗传算法(Multiple Population Genetic Algorithm,MPGA)优化SVM参数.与传统SVM及一阶衰减模型对比结果表明,所建CEEMD-MPGA-SVM预测模型具有更高的预测精度.
Prediction of formaldehyde concentration of wood based panel furnishings based on CEEMD-MPGA-SVM

孙钦乾、刘萌萌、郑焕祺、周玉成

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山东建筑大学,山东 济南 250101

山东省产品质量检验研究院

甲醛浓度预测 CEEMD SVM MPGA

国家标准制定计划山东建筑大学博士基金

20203844-T-607X21110Z

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.01.010

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(1)
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