混合核SVM在化工生产过程中的软测量建模与参数优化

支持向量机回归算法的研究与应用是一篇针对控制理论与控制工程领域的硕士学位论文，作者陈金凤在导师杨慧中的指导下，探讨了支持向量机（SVM）在回归问题中的应用，特别是支持向量回归机（SVR）。SVM基于统计学习理论，以其在处理小样本、非线性、高维数据和避免局部极小点问题上的优势而著称，尤其是在化工这样的小样本统计领域有广泛的应用潜力。 论文首先深入剖析了SVR算法的基本原理和特性，强调了其在工业生产中的潜在价值。然而，单个核函数的局限性被指出，为了提升模型的泛化能力和精度，作者提出了混合核支持向量机的概念，通过组合局部核函数和全局核函数，允许动态调整两者的作用。这种方法在双酚A生产过程的软测量建模中得到了验证，结果显示混合核SVM模型表现出良好的泛化性能。 传统的参数优化往往仅关注惩罚系数C和核参数γ，但混合核的引入增加了更多可调参数。论文创新地提出了基于混沌粒子群优化（CPSO）算法的参数综合寻优方法，通过最小化交叉验证误差函数，以找到最佳的参数组合，从而显著提高了模型的预测精度。 此外，论文还讨论了SVM算法与数据预处理技术的结合，如模糊C均值聚类（FCM），但在实际应用中，FCM可能导致类别边界信息的干扰，影响模型精度。论文指出，线性判别分析（LDA）可能提供更有效的数据预处理策略，以进一步提升模型性能。 这篇论文不仅深入研究了SVM回归算法，还提出了混合核优化和智能参数选择方法，以及数据预处理技术的改进，为化工领域的软测量建模提供了创新的解决方案。这些研究对于提升工业过程控制的精确性和稳定性具有实际意义。