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针对纸浆蒸煮过程机理复杂、影响因素众多和数据不完备条件下纸浆Kappa值预报问题,在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,探讨了支持向量机方法在纸浆Kappa值预报中的应用,经过与线性回归方法和人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有精度高、速度快、泛化能力强的特点,取得了较传统建模方法更好的预报效果。