文献类型：期刊文章

作　　者：阎威武[1] 朱宏栋[1] 邵惠鹤[1]

机构地区：[1]上海交通大学自动化系,上海200030

出　　处：《系统仿真学报》

基　　金：国家十五863项目(2001 AA413130)

年　　份：2003

卷　　号：15

期　　号：10

起止页码：1494-1496

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：软测量技术在工业过程控制中得到了广泛的应用,对保证产品质量和安全生产有很重要的作用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型。支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。本文研究了基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,并用交叉验证的方法进行支持向量机参数选择。将基于最小二乘支持向量机的软测量模型应用于轻柴油凝固点的预估。结果表明最小二乘支持向量机是软测量建模的一种非常有效的方法。

关 键 词：最小二乘支持向量机 软测量 建模  交叉验证  

分 类 号：TP274]