基于最小二乘支持向量机的棉针织物活性染料湿蒸染色预测模型

论文摘要

针对棉针织物在用活性染料连续湿蒸染色过程中出现的染色条件对织物色光难以控制和预测,易导致染色织物不符合预期产品要求的问题,选用雷马素金黄RGB对棉针织物进行湿蒸染色,研究了元明粉和纯碱浓度、汽蒸时间对织物表观染色深度（K/S值）的影响,同时基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）,将这些影响因素作为预测模型的输入变量,织物K/S值作为输出变量,建立了多因素模型并进行预测。结果表明,织物K/S实验值和模型预测值的相关系数高达0. 999 6,平均相对误差小于1%,说明该模型具有较高的精度,该建模方法可用于预测织物K/S值,为棉针织物活性染料湿蒸染色工艺的优化提供参考。

论文目录

• 1 实验部分
•   1.1 材料与设备
•   1.2 染色工艺流程
•   1.3 染色实验方案设计
•   1.4 K/S值的测定
• 2 结果与讨论
•   2.1 LS-SVM回归模型的算法
•   2.2 LS-SVM回归模型的建立过程
•   2.3 LS-SVM回归模型的确定
•   2.4 不同参数模型拟合与预测性能的分析
•   2.5 模型预测性能的验证
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陶开鑫,俞成丙,侯颀骜,吴聪杰,刘引烽

关键词: 湿蒸染色,活性染料,最小二乘支持向量机,多因素模型,棉针织物

来源: 纺织学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 上海大学材料科学与工程学院

基金: 国家十三五重大科技专项(2017YFB0309700)

分类号: TS193.632

DOI: 10.13475/j.fzxb.20180602805

页码: 169-173

总页数: 5

文件大小: 130K

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