混合核支持向量机在双酚A软测量建模中的应用
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更新于2024-08-09
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"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。
2021-03-18 上传
2024-04-27 上传
2021-06-04 上传
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2023-03-20 上传
锋锋老师
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