FSP近區(qū)段含水率預(yù)測(cè)算法及溫度自適應(yīng)加權(quán)融合方法研究.pdf

1、木材是一種可再生、又可多次循環(huán)回用的資源,加以性能優(yōu)異、對(duì)環(huán)境友善、能耗亦低,是世界公認(rèn)的綠色材料之一。木材干燥是保障和改善木材品質(zhì)、提高木材利用率的重要環(huán)節(jié)。木材含水率(MC)是調(diào)控干燥過程、決定干燥質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)之一,而木材纖維飽和點(diǎn)(FSP)是木材性能重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
　　 由于電測(cè)法是檢測(cè)木材水分中離子團(tuán)遷移及灰質(zhì)等無機(jī)物的等效電阻值,而纖維飽和點(diǎn)含水率是自由水蒸發(fā)完,吸附水仍存留于細(xì)胞腔里的木材含水率轉(zhuǎn)折點(diǎn),此區(qū)間木材的

2、直流電特性具有不穩(wěn)定性。經(jīng)實(shí)驗(yàn)觀察,用電測(cè)法測(cè)量木材纖維飽和點(diǎn)近區(qū)段含水率會(huì)出現(xiàn)測(cè)量值突然偏離真值的現(xiàn)象,即出現(xiàn)測(cè)量“盲點(diǎn)”。要進(jìn)一步提高木材干燥過程中含水率全量程的檢測(cè)精度,需要解決木材纖維飽和點(diǎn)近區(qū)段含水率的檢測(cè)問題。
　　 本文首先研究了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)(SVM)模型。闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)問題、經(jīng)驗(yàn)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則、學(xué)習(xí)機(jī)的VC維等基本理論;詳細(xì)分析了支持向量機(jī)的基本原理并且對(duì)回歸理論進(jìn)行了詳細(xì)闡述。然后介紹了BP神

3、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和映射關(guān)系;分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法及算法構(gòu)成思想。
　　 在研究木材含水率檢測(cè)原理的基礎(chǔ)上,本文提出支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法對(duì)已測(cè)含水率數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練建模,然后預(yù)測(cè)得出纖維飽和點(diǎn)近區(qū)段含水率數(shù)值。仿真結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練,經(jīng)常在預(yù)測(cè)時(shí)出現(xiàn)“過適配"現(xiàn)象;利用大樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練,在預(yù)測(cè)時(shí)泛化能力較強(qiáng),可以達(dá)到比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)效果。支持向量機(jī)預(yù)測(cè)精度比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度高,而且只