基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用

摘要：

为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足,将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中,有效提取实验数据中的非线性特征信息,并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立工业过程软测量模型.该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报,结果表明:该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法.

关键词：核函数、主元分析、支持向量机、非线性建模

所属期刊栏目：33

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2002CB3122000

在线出版日期：2007-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：259-262,270