基于ABC算法优化支持向量机的温度测点恢复方法研究文献综述

温度测点是工业生产过程中不可或缺的一部分，其准确性和可靠性直接关系到生产安全和产品质量。

然而，由于传感器故障、环境干扰等因素，温度测点数据often缺失或异常，这给生产过程监控和故障诊断带来了极大的挑战。

为了解决这一问题，本文提出一种基于人工蜂群算法(ArtificialBeeColonyAlgorithm,ABC)优化支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的温度测点恢复方法。

该方法首先利用ABC算法对SVM的参数进行优化，然后利用优化后的SVM模型对缺失的温度测点数据进行预测恢复。

最后，通过实验验证了所提方法的有效性。

关键词：温度测点；数据恢复；支持向量机；人工蜂群算法；参数优化

#1.1温度测点温度测点是工业生产过程中用于监测温度变化的关键节点，其数据对于保障生产安全、控制产品质量、提高生产效率等方面具有重要意义。

#1.2支持向量机支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其在解决小样本、非线性、高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并已成功应用于多个领域。

#1.3人工蜂群算法人工蜂群算法(ABC)是一种模拟蜜蜂采蜜行为的群智能优化算法。

该算法具有鲁棒性强、收敛速度快、易于实现等优点，已广泛应用于参数优化、组合优化、机器学习等领域。