| ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用 |
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| 引用本文： | 邵信光,杨慧中,石晨曦.ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用[J].东南大学学报(自然科学版),2004(Z1). |
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| 作者姓名： | 邵信光 杨慧中 石晨曦 |
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| 作者单位： | 江南大学控制科学与工程研究中心 无锡214036
(邵信光，杨慧中)，江南大学控制科学与工程研究中心 无锡214036(石晨曦) |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划 (863计划 )资助项目 (2 0 0 2AA412 12 0 ) . |
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| 摘 要： | 针对化工领域数据建模小样本、不适定性等问题 ,提出了一种用ε不敏感支持向量回归 (ε SVR)方法进行实际过程建模的想法 ,以解决人工神经网络等方法在数据建模中的“过拟合”、泛化性差等问题 .在分析ε SVR特性的基础上 ,用一个非线性函数逼近例子验证了ε SVR在小样本情况下比BP前馈神经网络具有更优良的建模能力 .将ε SVR应用到丙烯腈聚合反应过程质量指标软测量混合模型中 ,仿真和现场运行结果表明ε SVR是一种非常有效的化工数据建模方法 .
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| 关 键 词： | ε不敏感支持向量回归 聚丙烯腈 软测量 数据建模 |
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