基于RVM组合核优化的软测量模型研究
张亚男 杨慧中
生成PDF 清样下载 引用

复制成功

导出题录

参考文献( GB/T 7714-2015 ) 复制

张亚男 杨慧中,. 基于RVM组合核优化的软测量模型研究[J]. 建模与系统仿真,2018.5. DOI:.
摘要:
提出了一种基于RVM(Relevance Vector Machine,RVM)组合核的软测量建模方法。为同时得到较强的回归能力和较好的稀疏性,对RVM构造一个组合核函数的同时,又构建了一个综合回归性能和稀疏性的适应度函数,利用遗传算法优化RVM组合核的权系数和核参数。将该方法用于一个双酚A生产流程中裂解回收单元的建模仿真,实例表明,所提方法的预测精度、稀疏性等指标均优于一般的SVM组合核模型和GA-RVM单一核模型。
关键词: 双酚A;相关向量机;遗传算法;适应度函数;组合核;核参数
DOI:
基金资助:

》在线投稿系统

*文章题目:
*作者姓名:
*电子邮箱:
*通讯地址:
*联系方式:

  备      注:

*上传稿件:

支持上传.doc,.docx,.pdf,.txt,.wps文件

投稿须知:

1、审稿结果将于1~7个工作日以邮件告知,请注意查收(包含录用通知书、审稿意见、知网CNKI查重报告)。

2、提交投稿后,若7个工作日之内未接到录用通知,则说明该文章未被录用,请另投他刊。

3、凡投寄本刊稿件,如在内容上有侵权行为或不妥之处,均应文责自负。本刊有权对来稿进行文字编辑、加工和修改,如不同意,请附说明,以便妥善处理。

4、多作者文稿署名时须征得其他作者同意,排好先后次序,通知用稿后不再改动。

5、凡投往本刊稿件一经录用发表,其版权归本刊所有。

6、本刊已全文录入中国知网、万方、维普等数据库,如作者不同意被收录,请提前申明,未申明者,本刊一律视为同意被收录。

7、请勿一稿多投。