我校师生在人工智能领域顶级期刊EAAI发表最新研究成果

近日，我校计量测试与仪器学院周佩剑副教授题为“Energy performance prediction of centrifugal pumps based on adaptive support vector regression”（基于自适应支持向量回归的离心泵能效预测）的研究论文在人工智能领域权威期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence (中科院一区，Top期刊)发表。EAAI是国际业界公认的在人工智能领域的顶级学术期刊，主要关注人工智能与机器学习方法在解决工程问题的应用。

在该论文，周佩剑副教授课题组构建了一个离心泵性能预测框架，核心内容包括三个部分。首先，结合Lasso回归、随机森林和灰色关联分析，构建相关性分析模型（LRG模型），识别出影响离心泵效率、功率和扬程的重要几何参数。其次，采用自适应支持向量回归（SVR）模型，并利用差分进化算法动态优化输入参数权重，从而提高预测精度。最后，对所构建的模型进行了广泛的验证，研究结果显示，尤其是在多工况条件下该模型相较传统模型有明显提升，展示了良好的预测能力。

该研究在国家自然科学基金面上项目的资助下完成，我校为第一单位，通讯作者为周佩剑副教授，第一作者为本校硕士罗会灿。