【摘 要】
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针对传统的偏最小二乘回归(PLS)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等非线性建模方法在概率积分法参数辨识中存在着预测效果差的不足,提出概率积分法参数辨识的多尺度核偏
【机 构】
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中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,中国矿业大学环境与测绘学院
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针对传统的偏最小二乘回归(PLS)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等非线性建模方法在概率积分法参数辨识中存在着预测效果差的不足,提出概率积分法参数辨识的多尺度核偏最小二乘回归(multi-scale KPLS)方法。首先,构建满足容许条件的多尺度高斯核函数;然后,对学习样本进行模糊聚类,以最优分类个数作为多尺度高斯核函数的尺度个数,并采用10次10折交叉验证按照网格搜索方法确定核函数的宽度;最后,详细论述multi-scale KPLS的建模过程。通过实例将multi-scale KPLS的
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