【摘 要】
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为了提高油页岩含油率近红外光谱分析建模的预测精度和稳定性,开展了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模方法的对比研究.采用主成分-马氏距离（PCA-MD）和基于蒙特卡洛采样（MCS）2种
【基金项目】
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国家潜在油气资源（油页岩勘探开发利用）产学研用合作创新子课题（批准号：OSR-02-04）, 吉林省科技发展计划项目重大科技专项（批准号：20116014）资助.
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为了提高油页岩含油率近红外光谱分析建模的预测精度和稳定性,开展了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模方法的对比研究.采用主成分-马氏距离（PCA-MD）和基于蒙特卡洛采样（MCS）2种方法进行了奇异样本的检测,采用径向基核函数的LS-SVM、偏最小二乘（PLS）和反向传播神经网络（BPANN）3种方法进行建模方法对比.结果表明,对于64个油页岩岩芯样本,与PCA-MD方法相比,采用MCS方法剔除奇异样本后所建PLS模型的预测精度提高了28%.对于MCS方法剔除奇异样本后的58个样品,采用Kennar
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