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    天鷹座算法優(yōu)化SVM對(duì)木材性能參數(shù)的預(yù)測(cè)

    2024-12-04 00:00:00朱明帥王巍
    關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)

    摘 要:通過算法預(yù)測(cè)木材熱處理的參數(shù)可避免宏觀試驗(yàn),節(jié)省成本。本文基于Aquilus優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行優(yōu)化并構(gòu)建AO-SVM算法模型,以預(yù)測(cè)木材熱處理后的機(jī)械性能參數(shù),包括木材的抗壓強(qiáng)度、縱截面硬度、斷裂模量、彈性模量和橫截面硬度,各參數(shù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均為97%以上。可見AO-SVM算法模型可用于預(yù)測(cè)熱處理木材的部分機(jī)械性能參數(shù),并有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

    關(guān)鍵詞:木材熱處理;Aquila優(yōu)化算法;支持向量機(jī);機(jī)械性能參數(shù)預(yù)測(cè)

    中圖分類號(hào):S 78" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    隨著生活水平提高,人類對(duì)木材的需求量越來越大,但直接應(yīng)用處于自然狀態(tài)下的樹種,容易出現(xiàn)樹木變形、開裂等問題,如何提高木材質(zhì)量就成為一個(gè)關(guān)鍵問題。木材改性是提高木材質(zhì)量的重要方法。熱處理在改性過程中一般不會(huì)引入化學(xué)物質(zhì),是一種環(huán)保的改性方法。

    熱處理可以提高木材的抗形變能力和耐腐蝕性,如果熱處理過程中的工藝參數(shù)不合適,會(huì)大幅度破壞木材的機(jī)械性能(機(jī)械性能對(duì)木材承重能力非常重要),嚴(yán)重影響熱處理木材的應(yīng)用[1]。因此在使用熱處理木材時(shí),應(yīng)盡量避免熱處理木材部分機(jī)械性能降低對(duì)木制品承載結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的影響[2]。

    通過算法模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)木材熱處理后的各項(xiàng)參數(shù),可以避免進(jìn)行損耗較大的大量宏觀試驗(yàn),減少木材消耗,并節(jié)約成本。

    1 材料選擇的試驗(yàn)和方法

    1.1 材料選擇

    本文使用與YANG H、CHENG W(2015)相同的試驗(yàn)數(shù)據(jù)[3]。落葉松鋸材厚度為22mm,處理溫度為120℃~210℃,壓力為0.1MPa~0.9MPa,處理時(shí)間為0.5h~3h。將成品木材置于相對(duì)濕度為(65±3)%、溫度為(20±2)℃的受控環(huán)境中。達(dá)到平衡含水量后測(cè)量力學(xué)性能與紋理平行的抗壓強(qiáng)度(CS)、彎曲強(qiáng)度(MOR)、莫爾彈性模量(MOE)、橫截面硬度(HTS)和縱截面硬度(HLS)。力學(xué)性能根據(jù)《木材縱向抗壓強(qiáng)度試驗(yàn)方法》(GB/T1935—2009)、《木材靜態(tài)彎曲彈性模量的測(cè)定》(GB/T1936.2—2009)和《木材硬度試驗(yàn)方法》《木材抗彎強(qiáng)度試驗(yàn)方法》進(jìn)行測(cè)定。計(jì)算3個(gè)并行試驗(yàn)的算術(shù)平均值,并將其作為最終結(jié)果。

    1.2 方法

    1.2.1 支持向量機(jī)

    支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,該方法在解決小樣本、非線性和高維模式識(shí)別問題中具有較多特有優(yōu)勢(shì)在很大程度上克服了“維數(shù)災(zāi)難”和“過學(xué)習(xí)”等問題,并具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)、簡(jiǎn)單明了的數(shù)學(xué)模型,因此在模式識(shí)別、回歸分析、函數(shù)估計(jì)和時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域都得到了長(zhǎng)足發(fā)展,并被廣泛應(yīng)用于文本識(shí)別、手寫字體識(shí)別、人臉圖像識(shí)別、基因分類以及時(shí)間序列預(yù)測(cè)等[4]。

    1.2.2 天鷹座算法(AO優(yōu)化器)

    Aquila optimizer(AO)是一種基于Aquila捕獲獵物時(shí)的自然行為并基于群的元啟發(fā)式優(yōu)化方法,模仿了鷹的捕食行為[5],算法數(shù)學(xué)表達(dá)如公式(1)所示。

    Xij=r1×(UBj-LBj)+LBj,i=1,2,...,Nj=1,2,...,dim (1)

    式中:i和j為鷹在矩陣中的位置,即解的位置;r1是[0,1]中的一個(gè)隨機(jī)值;UBj和LBj分別是j維的上界和下界;dim是問題的維度。

    種群初始化后,AO算法分為探索和開發(fā)2個(gè)階段,其具體優(yōu)化過程如下所示。

    1.2.2.1 擴(kuò)展探索

    擴(kuò)展探索即垂直傾斜翱翔以選擇狩獵區(qū)域,進(jìn)行廣泛勘探,確定獵物所在區(qū)域,進(jìn)而直線向下選擇最佳狩獵點(diǎn)。計(jì)算過程分別如公式(2)、公式(3)所示。

    (2)

    (3)

    式中:X1(t+1)為t的下一次迭代的解;Xbest(t)為目前的最優(yōu)解,反映了獵物的大致位置;XM(t)為當(dāng)前解的位置;rand為0~1的隨機(jī)值;t和T分別為當(dāng)前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù);dim為問題的維度大??;N為候選解的數(shù)量(總體大?。?/p>

    1.2.2.2 窄探索

    窄探索即等高線飛行,近距離攻擊。在高海拔定位獵物區(qū)域后,在處于低海拔的獵物上方盤旋,準(zhǔn)備近距離攻擊。此階段使用征費(fèi)飛行分布函數(shù)更新當(dāng)前個(gè)體,如公式(4)所示。

    X2(t+1)=Xb(t)×Levy(D)+XR(t)+(y-x)×r1 (4)

    式中:X2(t+1)為t的下一次迭代的解;Xb(t)為當(dāng)前最優(yōu)解;XR(t)為迭代[1,N]次的隨機(jī)解;x和y分別為尋找獵物時(shí)向下螺旋的形狀,計(jì)算過程分別如公式(5)、公式(6)所示;Levy(D)為L(zhǎng)evy的飛行函數(shù),如公式(7)所示。

    y=r×cosθ,x=r×sinθ (5)

    (6)

    式中:r1為[1-20]中的隨機(jī)值;D1為整數(shù);U=0.00565;ω=0.005;

    (7)

    (8)

    式中:s為0.001;u和v分別為[0,1]中的隨機(jī)數(shù);β為一個(gè)固定位,是1.5的常數(shù)。

    1.2.2.3 擴(kuò)展利用

    擴(kuò)展利用即低空飛行和慢降攻擊。在確定獵物的大致位置后,Aquila預(yù)先垂直攻擊,在低空飛行過程中緩慢下降以狩獵獵物。該行為如公式(9)所示。

    X3(t+1)=(Xb(t)-XM(t))×α-rand+((UB-LB)×

    rand+LB)×δ (9)

    式中:α和δ固定為小調(diào)整參數(shù)(0.1);UB和LB分別為上、下限;rand為[0,1]的隨機(jī)數(shù)。

    1.2.2.4 減少探索

    減少探索即徒步奔跑,捕捉獵物。當(dāng)Aquila接近獵物時(shí),會(huì)觀察獵物的逃跑軌跡,選擇隨機(jī)行動(dòng),通過奔跑和突襲在陸地上捕捉獵物,如公式(10)~公式(13)所示。

    X4(t+1)=QG×Xb(t)-(G1×X(t)×rand)-G2Levy(D)+rand×G1 (10)

    (11)

    G1=rand2-1 (12)

    (13)

    式中:i為當(dāng)前迭代次數(shù);QF為用于平衡搜索步長(zhǎng)的質(zhì)量函數(shù)值;QF(t)為t次迭代后的QF值;G1為尋找最優(yōu)解過程中產(chǎn)生的各種運(yùn)動(dòng);G2為AO跟隨獵物時(shí)的飛行斜率,描述的是2~0的隨機(jī)值。

    2 結(jié)果與討論

    模型評(píng)價(jià)常用回歸評(píng)價(jià)指標(biāo)包括平均絕對(duì)誤差(MAE)、均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)和平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)。本文選取MAE、RMSE和MAPE作為模型評(píng)價(jià)指標(biāo),計(jì)算過程如公式(14)~(17)所示。

    (14)

    (15)

    (16)

    (17)

    式中:Ai和Fi分別為實(shí)際值和預(yù)測(cè)值。

    因此,對(duì)于CS、MOE、MOR和HLS的數(shù)據(jù)集,預(yù)測(cè)的MAPE值分別為0.65%、0.46%、0.85%和1.62%。從結(jié)果可以看出,AO-SVM算法模型的預(yù)測(cè)值具有足夠的精度水平。通過模糊邏輯方法預(yù)測(cè)熱處理木材的MOE值,準(zhǔn)確度為92.64%。RMSE、MSE、MAE和MAPE的計(jì)算結(jié)果見表1。

    以熱處理溫度、加熱時(shí)間和相對(duì)濕度為輸入變量,分別以CS、MOE、MOR和HLS為輸出變量。為了預(yù)測(cè)落葉松鋸木材的CS、MOR、MOE和HLS,將試驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。鑒于篇幅原因,本文只給出了AO-SVM模型對(duì)MOR的部分預(yù)測(cè)結(jié)果,其他參數(shù)的詳細(xì)數(shù)據(jù)并沒有展示。AO-SVM對(duì)鋸木落葉松預(yù)測(cè)MOR的訓(xùn)練集圖與測(cè)試集圖如圖1所示,預(yù)測(cè)值和百分比誤差見表2。此外,AO-SVM對(duì)CS、MOE和HLS的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度均超過97%。

    表2展示了AO-SVM對(duì)落葉松鋸材的MOR預(yù)測(cè)值。最大相對(duì)誤差為4.41%,最小相對(duì)誤差為0.08%,平均相對(duì)誤差為1.95%左右,預(yù)測(cè)的相對(duì)精確度超過98%,表明AO-SVM算法對(duì)木材熱處理后的MOR的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較好。

    熱處理參數(shù)的變化與木材的力學(xué)性能高度相關(guān),其可預(yù)測(cè)性表現(xiàn)為抗壓強(qiáng)度gt;縱斷面硬度gt;彎曲彈性模量gt;橫截面硬度,AO-SVM模型對(duì)CS、MOE、MOR和HLS的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度分別為99.58%、98.74%、98.47%和98.71%。本文的預(yù)測(cè)結(jié)果與李寧等人預(yù)測(cè)結(jié)論相符,CS的預(yù)測(cè)精確度最佳,HTS的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較差[6]。

    從各參數(shù)的平均值來看,隨著熱處理溫度升高和熱處理時(shí)間延長(zhǎng),各參數(shù)的平均值總體上呈下降趨勢(shì),也即熱處理溫度提高和加熱時(shí)間延長(zhǎng)降低了木材的強(qiáng)度,導(dǎo)致木材的某些機(jī)械性能下降[6]。

    3 結(jié)論

    本文通過天鷹座算法優(yōu)化了SVM模型,改進(jìn)后的模型稱為AO-SVM算法模型,并通過AO-SVM算法模型對(duì)熱處理木材的5項(xiàng)機(jī)械性能參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),來驗(yàn)證該模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和適用性,這是結(jié)合AO算法與SVM研究木材熱改性參數(shù)預(yù)測(cè)的一種新嘗試。將實(shí)際值與AO-SVM預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn),除了對(duì)HTS的預(yù)測(cè)結(jié)果不理想,其他4項(xiàng)參數(shù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度均為97%以上,表明AO-SVM算法模型在預(yù)測(cè)木材的機(jī)械性能參數(shù)方面比較成功。該準(zhǔn)確度滿足了木材熱處理試驗(yàn)的要求,避免了進(jìn)行實(shí)際試驗(yàn)所消耗的成本和時(shí)間,降低了試驗(yàn)損耗。

    參考文獻(xiàn)

    [1]王家豪,陳葉,張志平,等.熱處理對(duì)木材韌性的影響研究進(jìn)展[J].世界林業(yè)研究,2023,36(6):51-57.

    [2]李延軍,唐榮強(qiáng),鮑濱福,等.高溫?zé)崽幚砩寄玖W(xué)性能與尺寸穩(wěn)定性研究[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,32(4):232-236.

    [3]YANG H,CHENG W,HAN G.Wood modification at high temperature and pressurized steam a relational model of mechanical"properties based on a neural network[J].BioResources,2015,10(3):5758-5776.

    [4]丁世飛,齊丙娟,譚紅艷.支持向量機(jī)理論與算法研究綜述[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2011,40(1):2-10.

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    [6]NING L,WEI W.Prediction of mechanical properties of thermally"modified wood based on TSSA-BP model[J].Forests,2022,13(2):160.

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