氟石粉液化建模中的特征選擇方法研究.pdf

1、氟石粉在海運途中因運輸水分含量過高會發(fā)生液化從而發(fā)生沉船事故。隨著越來越多此類沉船事故的發(fā)生，人們意識到探討氟石粉液化成因的重要性。在國內(nèi)外對氟石粉液化研究較少的情況下，本文從考慮所有可能影響氟石粉液化的因素出發(fā)，利用特征選擇方法篩選出影響氟石粉液化的主要因素并建立相應液化模型，為進一步機理模型建立及氟石粉廠家生產(chǎn)提供參考。主要工作如下：
　　 (1)為了尋找主要影響氟石粉液化的因素，先考慮了所有可能影響氟石粉液化的因素，按照相

2、關實驗標準進行實驗并采集實驗數(shù)據(jù)?？偣膊杉?96個樣品的20個屬性的有效實驗數(shù)據(jù)。
　　 (2)提出了基于回歸預測誤差的異常樣本逐次剔除方法。該算法相比于一次性刪除所有異常樣品的剔除方法，給了被鑒定為異常樣品二次確認的機會，這樣會在很大程度上避免將一些正常樣品誤當作異常樣品刪除，同時又能達到提高回歸預測模型精度的效果。
　　 (3)提出了基于回歸預測誤差和遺傳算法集成的特征選擇方法。該算法將所有的屬性編碼為一個遺傳個體

3、，利用回歸預測模型的預測誤差及個體的屬性個數(shù)來評價該個體的適應度，通過選擇、交叉及變異過程，不斷繁殖與迭代，最終會收斂到一個最優(yōu)的個體，此個體所包含的屬性即為最優(yōu)屬性集合。同時在遺傳算法中，提出了綜合預測誤差及屬性個數(shù)的適應度函數(shù)確定方法，在選擇算子與變異算子中引入了模擬退火算法的思想，使選擇算子與變異算子得到改善，更有利于算法的尋優(yōu)，加強了算法的全局搜索能力。
　　 (4)利用本文所提出的特征選擇方法對實驗數(shù)據(jù)進行分析得到包含