支持向量机在化工领域的应用:以双酚A生产为例
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更新于2024-08-09
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"这篇硕士论文主要探讨了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)在回归分析中的应用,特别是支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)。论文作者通过对比传统的SVM模型和采用混合核函数的SVM模型,展示了混合核在提升模型泛化能力和精度上的优势。此外,论文还提出了基于混沌粒子群优化算法(Chaotic Particle Swarm Optimization, CPSO)来寻找混合核SVM的最佳参数组合,进一步提高了模型的预测性能。"
在LDA(线性判别分析)和FCM(模糊C均值聚类)的基础上,作者进行了一项实验,其中将数据集分为训练集和测试集,进行了聚类和特征提取。LDA被用来从两类数据中提取特征,选择特定的参数,如γ=0.45和λ=0.55。之后,使用SVM(支持向量机)构建了两个分类模型,每个类别对应一个模型,其中SVM的参数c设为300,kernel参数设为0.025。通过组合这两个SVM模型,利用隶属度作为权重,得到了一个组合模型。实验结果显示,经过LDA处理的模型在跟踪性能上优于未处理的模型,尤其是在处理突变数据时。
表5-1列出了两种方法(基于FCM聚类和基于LDA+FCM方法)下的泛化误差,误差定义参考了特定的公式。这表明LDA处理对于模型的泛化性能有显著的提升。
论文进一步讨论了SVM在回归问题中的应用,特别是支持向量回归机(SVR),它适用于处理小样本、非线性、高维数据的问题。考虑到化工领域的小样本统计特性,SVR在化工过程的软测量建模中有很大的潜力。论文提出了混合核函数的概念,由局部核函数和全局核函数线性组合而成,通过参数调整来平衡局部和全局信息,以提高模型的精度和泛化能力。通过双酚A生产过程的软测量建模仿真,证明了混合核SVR模型的有效性。
为了优化混合核SVM的参数,论文引入了CPSO算法,以10折交叉验证误差作为目标函数,寻找最优的参数组合(c, γ, η)。这种方法提高了模型的精度,并提升了泛化能力,表明了CPSO在参数优化方面的优势。
这篇论文深入研究了SVM在回归任务中的应用,尤其是通过混合核和混沌粒子群优化来增强模型的性能,为实际工业问题提供了有价值的解决方案。
2024-06-26 上传
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