ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用 |
| |
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),2004,34(11):215-218. |
| |
作者姓名: | 邵信光 杨慧中 石晨曦 |
| |
作者单位: | 江南大学控制科学与工程研究中心,无锡214036 |
| |
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.
|
关 键 词: | ε不敏感支持向量回归 聚丙烯腈 软测量 数据建模 |
本文献已被 维普 等数据库收录! |
|