基于LSSA-LSSVM的蚕茧解舒质量预测模型

作者：邵铁锋; 黄程卓; 孙卫红; 梁曼; 赵卫章; 杨华

来源：中国测试, 2023, 49(07): 48-53.

• 煮茧
• 解舒质量
• 改进的麻雀搜索算法
• 最小二乘支持向量机

针对煮茧工艺优化需根据解舒质量反复人工试煮而造成生产效率低、原料浪费等问题，基于LSSA-LSSVM算法，提出一种面向纤检机构真空减压煮茧工艺的蚕茧解舒质量预测模型。首先，提取蚕茧质量特性、真空减压煮茧工艺参数与解舒质量变量作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入与输出变量。其次，引入拉丁超立方抽样方法(LHS)与Levy飞行策略优化原始麻雀搜索算法的初始化方式与位置更新方式，获得改进的麻雀搜索算法(LSSA)。最后，利用LSSA得到LSSVM的最优超参数组合(γ*，σ2*)，建立解舒质量预测模型。实验结果表明，该模型预测准确率均值可达94.75%，预测时间均值为0.15 s，满足煮茧工艺精度与实时性要求，可用于煮茧工艺参数仿真优化，进而减少试煮次数，提高生产效率，该方法同时可推广至缫丝企业。

• 单位
  机电工程学院; 中国计量大学