结合遗传算法的支持向量回归及在盐析分相法中的应用

摘要

在化工分离过程的有关研究中，盐析分相法被公认为是一种有效的分离恒沸有机水溶液的方法，也是目前的一个研究热点。但该方法的理论尚不成熟，在其工艺的研发过程中存在很多困难。对此，本文构建了基于遗传算法优化参数的多维支持向量回归(GA-MSVR)模型，将其应用到盐析分相法的相关预测中，主要完成了以下工作：
　　首先，作为一个跨学科的研究课题，通过了解化工分离领域的基础理论知识，重点研究了常用的恒沸有机水溶液的分离方法，针对盐析分相法缺乏实验数据的问题，采用计算机模拟求解的方法，对有机物-水-无机盐体系液-液相平衡的典型问题进行了分析，进而提出了应用多输出支持向量回归算法预测经历盐析效应之后有机物和水的含量。
　　其次，研究了多维支持向量回归算法(MSVR)，采用了遗传算法对MSVR的参数进行优化处理，以实现参数的自动选取，避免了参数选择的随机性和主观性，提出了GA-MSVR模型的构造性算法，并且利用多维函数映射的模拟数据进行了相关的实验设计和验证工作。
　　再次，在分析了盐析分相法理论模型的基础上，形成了自己的设计思想，开发出以分离效果计算器为核心的应用程序，在不同的实验条件下，可方便求得经历盐析效应达到两相平衡时，有机相中水和有机物的含量，实现了分离效果的计算机仿真计算。
　　最后，开发了基于GA-MSVR的盐析分相法预测软件，将GA-MSVR模型应用到分离恒沸有机水溶液的有关计算中，以期减少化学实验的盲目性，降低实验成本，为此问题的解决提供一种计算机模拟分析的途径。同时进行了相关的实验验证工作，取得了较好的实验结果。在与多个单输出支持向量回归算法预测的分离效果的比较中，由于GA-MSVR考虑到了多个输出之间的联系，具有更好的整体预测精度。

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第一章 绪论

1.1 论文的选题背景及意义

1.2 盐析分相法的研究现状

1.3 支持向量机及遗传算法的研究现状

1.4 本论文的主要研究工作

第二章 支持向量回归机和遗传算法相关理论

2.1 统计学习理论及支持向量机

2.2 多输出支持向量回归机

2.3 遗传算法

2.4 本章小结

第三章 遗传算法优化的多输出支持向量回归机模型

3.1 多输出支持向量回归机参数的选择及影响

3.2 遗传算法及其实现步骤

3.3 GA-MSVR模型的构造性算法及其实现

3.4 GA-MSVR模拟实验分析

3.5 本章小结

第四章 盐析效应模拟计算软件的设计与开发

4.1 相关原理简介

4.2 需求分析及设计

4.3 分离效果模拟计算的实现

4.4 本章小结

第五章 基于GA-MSVR的盐析分相法分离恒沸有机水溶液的预测

5.1 盐析分相法实验研究

5.2 建立预测分离效果的GA-MSVR模型

5.3 GA-MSVR实验数据分析

5.4 基于GA-MSVR的盐析分相法预测软件的实现

5.5本章小结

第六章 结论

6.1 结论

6.2 下一步工作展望

参考文献

攻读学位期间所取得的相关科研成果

致谢