【摘 要】
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针对数据缺乏导致预测精度不高问题,提出了一种关联支持向量回归(Relational Support Vector Regression,r-SVR)方法.该方法结合灰色关联分析计算因素之间关联度、优化数据权重的特点来改进支持向量回归预测小样本的精度.为进一步改进预测效果,引入交叉验证对r-SVR核函数的重要参数进行优化,避免人工选择的随机性,使模型更加稳定.本文利用r-SVR对蒸汽发生器传热管的爆
【机 构】
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浙江工业大学化工过程机械研究所 杭州 310032
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针对数据缺乏导致预测精度不高问题,提出了一种关联支持向量回归(Relational Support Vector Regression,r-SVR)方法.该方法结合灰色关联分析计算因素之间关联度、优化数据权重的特点来改进支持向量回归预测小样本的精度.为进一步改进预测效果,引入交叉验证对r-SVR核函数的重要参数进行优化,避免人工选择的随机性,使模型更加稳定.本文利用r-SVR对蒸汽发生器传热管的爆破压力进行预测.结果表明,r-SVR的平均百分比偏差为1.14％,预测精度良好.
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