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基于CEEMD-MPGA-SVM的人造板家具甲醛释放浓度预测

         

摘要

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。

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