基于灰狼算法优化支持向量回归模型的木材染色配色算法研究

作者：管雪梅; 杨渠三^*; 吴言

来源：林产工业, 2023, 60(07): 27-33.

DOI：10.19531/j.issn1001-5299.202307005

• 灰狼算法
• 支持向量回归
• 反射率曲线
• 收敛因子
• 全局优化

为提高木材染配色的精度和速度，本文对樟子松木材单板进行染色，提取染色单板的光谱反射率作为输入，以支持向量回归模型(SVR)为基础作为预测模型对染料配方进行预测，用灰狼算法对SVR参数进行寻优，并引入非线性收敛因子和新的位置更新策略改进灰狼算法容易陷入局部最优的缺点，以配方相对偏差作为评价指标，与固定参数的SVR模型及其他模型做对比，优化后的模型配方相对偏差为0.177，配色效果相较于固定参数SVR模型的相对偏差0.344、遗传算法优化的SVR模型的相对偏差0.287等具有明显优势，对提高人工速生材的利用具有重要意义。

• 出版日期2023
• 单位东北林业大学