摘要
该文针对最小二乘支持向量机的参数优化存在的问题,提出交叉验证的最小二乘支持向量机的参数自调整优化算法,用非线性测试函数的数据进行训练,并用于水下FCAW熔深多信息在线监测。最后把最小二乘支持向量机与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,该文提出的方法是可行的。
该文针对最小二乘支持向量机的参数优化存在的问题,提出交叉验证的最小二乘支持向量机的参数自调整优化算法,用非线性测试函数的数据进行训练,并用于水下FCAW熔深多信息在线监测。最后把最小二乘支持向量机与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,该文提出的方法是可行的。
出处
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2010年第4期213-216,共4页
Journal of Hangzhou Dianzi University:Natural Sciences
基金
广东省高等院校学科建设专项资金资助项目(06Z028)
关键词
最小二乘支持向量机
参数优化
水下焊接
熔深预测
least squares support vector machine
optimization of parameters
underwater welding
penetration prediction