基于支持向量机的故障过程趋势预测研究

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摘要：提出了运用SVM机器学习方法进行故障过程趋势预测的方法,并设计了一个实用的SVM回归算法对"Tennessee Eastman"工厂的实际数据进行仿真研究.结果表明,用SVM方法进行故障过程趋势预测,具有较强的抗噪能力,在样本量有限情况下,采用-不敏感损失函数得到的回归结果具有较高的实用价值.通过大量实验,给出了取值不同对估计结果的影响的一个具体实验结果,分析了取值对支持向量数目的控制作用.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96569X/200211/7384637.html

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关键词：支持向量机 趋势预测 向量机 cqvip East 支持向量机 故障过程 趋势预测 化工过程 反应器