【摘 要】
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为解决标准支持向量回归(support vector regression,SVR)在预测港机剩余使用寿命时,误差程度不同的数据会被施以相同程度的惩罚,从而导致预测精度不足的问题,通过对每个数据
【机 构】
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上海海事大学物流科学与工程研究院,上海海事大学物流工程学院
【基金项目】
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上海临港地区智能制造产业专项(ZN2018010105)
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为解决标准支持向量回归(support vector regression,SVR)在预测港机剩余使用寿命时,误差程度不同的数据会被施以相同程度的惩罚,从而导致预测精度不足的问题,通过对每个数据的惩罚系数添加各自的误差比例,使每个数据的惩罚系数与各自的误差程度成比例,降低误差数据对整体预测精度的影响。实验表明,这种改进SVR相对于标准SVR在不降低计算效率的前提下能有效提高预测精度,并拥有良好的泛化能力。
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