混合核支持向量机在双酚A软测量建模中的应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）在回归算法中的应用，特别是支持向量回归机（Support Vector Regression, SVR）。论文作者通过混合核函数支持向量机（Mixed Kernel SVM）的构建，提高了模型的泛化能力和精度，以解决化工领域中的软测量建模问题，例如双酚A生产过程的建模。文中提到了混沌粒子群优化（Chaotic Particle Swarm Optimization, CPSO）算法在确定SVM参数中的作用，以提高模型精度。此外，还讨论了数据预处理方法，如模糊C-均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering, FCM）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA），以及它们如何影响模型性能。" 在支持向量机（SVM）这一机器学习模型中，它主要基于统计学习理论和VC维理论，用于解决小样本、非线性和高维数据的问题。SVM通过结构风险最小化原则构建模型，以实现良好的泛化能力。在论文中，作者指出在化工领域，由于样本量相对较小，SVM有广泛的应用潜力。 论文的核心在于支持向量回归（SVR）算法，它是一种SVM在回归问题上的应用。作者认识到单一核函数可能存在的局限性，因此提出了混合核函数支持向量机，它结合局部核和全局核，通过调整参数以适应不同场景，从而提升模型的泛化能力和预测精度。混合核函数可以动态调整局部和全局核的贡献，对于双酚A软测量建模的仿真表明，这种混合核模型在泛化能力上表现优秀。 为了找到SVM的最佳参数，论文引入了混沌粒子群优化算法（CPSO）来综合寻优惩罚系数C、核参数γ以及混合核中的额外参数。这种方法以交叉验证误差函数为目标，找到最优参数组合，以提高模型的预测精度。实验结果证明，通过CPSO优化的混合核参数模型比基于经验选取参数的模型有更优的表现，泛化能力得到提升。 最后，论文还探讨了数据预处理的重要性，特别是模糊C-均值聚类和线性判别分析在数据预处理中的角色。尽管FCM算法在聚类过程中可能存在类别边界的干扰，但通过LDA这样的方法可以改进模型的精度。这些预处理技术能够帮助提取数据中的关键信息，进一步增强SVM模型的性能。 这篇论文深入研究了SVM回归算法的优化策略，特别是混合核函数的应用，以及参数优化方法，对化工领域的软测量建模提供了有价值的理论和技术支持。