2.2 预测模型的构建
　　采用紫外分光光度法测定芹菜总黄酮含量，测定过程复杂、时间长，制约了芹菜总黄酮的生产应用。因此，构建芹菜总黄酮含量的预测模型，减少测定次数，对实现在线实时预测尤为必要。基于SFLA和LSSVM的芹菜总黄酮含量预测步骤如下：
　　1）对芹菜总黄酮提取试验中的数据进行归一化处理；
　　2）参数初始化，设置蛙群个体总数、迭代总次数、子群数、每个子群内的蛙数、子群内的更新次数、变异因子及最大、最小变异概率；
　　3）按式（5）反向学习策略构建初始种群；
　　4）计算每只青蛙适应度值后按降序排序，并分成k个子群；
　　5）确定每个子群的最优解和最差解及群体全局最优解，反复更新每个子群的最差青蛙，直至达到设定的子群迭代总次数后，将更新后的子群进行混合，取代原来的群体；
　　6）按式（6）和式（7）计算群体的适应度方差，再按式（8）计算变异概率，并按式（9）对全局最优解进行变异操作，更新当前群体最优解；
　　7）当迭代次数达到设定的最大次数，则停止计算，输出最优解，否则转到第4步；
　　8）根据最优解优化LSSVM的参数，构建预测模型，并对测试数据集进行仿真和测试。
　　3 预测模型的应用
　　在芹菜总黄酮提取试验中，设置了5种料液比（1∶10、1∶20、1∶30、1∶40、1∶50，m/V）、5种乙醇体积分数（0、60%、70%、80%、90%）和5个提取时间（10、20、30、40、50 min）条件，进行了芹菜总黄酮含量测定试验。将上述试验所得的24个数据作为样本数据，在数据归一化之后，选取前16个试验样本数据作为训练样本数据，构建基于SFLA和LSSVM的预测模型；再用后11个样本数据作为测试数据，对该模型进行验证。作为训练样本数据的16个原始样本数据如表1所示。
　　在预测仿真试验中，计算机配置为联想双核E5800@3.2 GHz，2 G内存，Windows XP操作系统，测试环境为Matlab 7.0。采用改进的混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机得到的最优化参数值为：核宽度σ=9.257 1，正规化参数γ=4.453 578。将基于SFLA和LSSVM的预测模型所得仿真数据与实际测量数据进行比较，其比较结果如表2所示。
　　由表2可以看出，基于SFLA和LSSVM的芹菜总黄酮含量预测模型得到的仿真数据与实测数据的最大相对误差为4.49%，最小相对误差为0.20%，平均相对误差为2.12%。实测数据与仿真数据的对比如图1所示。
　　为了更直观地描述模型估计值与实际测试值的相对误差情况，采用如图2所示的相对误差曲线图。图3为基于SFLA和LSSVM的芹菜总黄酮含量预测模型的进化曲线，所采用预测模型的收敛速度快、精度高、性能稳定。
　　4 小结
　　本研究提出了一种基于SFLA优化的LSSVM芹菜总黄酮预测模型，该模型在混合蛙跳算法的初始化阶段引入反向学习策略，确保了个体分布的均匀性，同时为了避免算法陷入局部最优，根据适应度方差，动态调整蛙群的变异概率，提高了预测的精度和收敛速度，性能稳定。仿真试验结果表明，该预测模型可以应用于芹菜总黄酮含量的在线测量，对芹菜黄酮类化合物的测定有着重要的应用价值。
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