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ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用

邵信光;杨慧中;石晨曦

  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.……