基于插值组合核的LS-SVR板形预测方法

摘要：

基于RBF核的LS-SVR模型，采用实验变差函数计算插值算法权值，对权系数与各训练样本内积值相乘所反映样本空间结构和相互间关联度的插值核函数进行构造，提出了一种通过Kriging空间散乱插值方法利用样本数据构造出的插值核函数与RBF核函数进行组合而成的核方法。结果表明，该方法使LS-SVR板形预测有更好的性能，在提升预测算法泛化能力的同时，实现了对板形的精准回归预测。

关键词：散乱点插值、支持向量机算法、RBF核函数、组合核函数、板形预测

分类号：TG333;TP181(金属压力加工)

资助基金：北京高校“青年英才计划”基金资助项目．

在线出版日期：2014-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：263-269