期刊文献+

基于主成分——支持向量机的用水量预测

下载PDF
导出
摘要 利用主成分分析消除变量间的多重共线性,对数据实现降维;利用支持向量机对提取的主成分进行非线性逼近,充分发挥两者的优点。算例表明主成分-支持向量机模型具有很高的精度。
作者 陈高波
出处 《科教文汇》 2009年第30期285-285,共1页 Journal of Science and Education
基金 湖北省教育厅科研项目(Q20091809) 武汉工业学院校项目(08Y30)
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献14

  • 1于静江,周春晖.过程控制中的软测量技术[J].控制理论与应用,1996,13(2):137-144. 被引量:147
  • 2岑文辉,雷友坤,谢恒.应用人工神经网与遗传算法进行短期负荷预测[J].电力系统自动化,1997,21(3):29-32. 被引量:23
  • 3[6]郭嗣琮陈刚.信息科学中的软计算方法[M].沈阳:东北大学出版社,2001.172-190.
  • 4Gonzalez G D. Soft sensors for processing plants [A]. Proceeding of the Second International Conference on Intelligent Processing and Manufacturing of Materials [C], 1999, 1:59 -69.
  • 5Gonzalez G D, Redard J P, Barrera R, Fernandez M. Issues in soft-sensor applications in industrial plants [A]. Proceeding of IEEE International Symposium on Industrial Electronics [C], 1994, 380 -385.
  • 6Vapnik V N. The Nature of statistical Learning Theory [M]. New York: Springer-Verlag, 1995. First Edition.
  • 7Vapnik V N. The Nature of statistical Learning Theory [M]. New York: Springer-Verlag, 1999. Second Edition.
  • 8Suykens J A K, Vandewalle J. Least squares support vector machines classifiers [J]. Neural Network Letters, 1999, 19(3): 293-300.
  • 9Bishop C M. Neural Networks for Pattern Reorganization [M].Oxford University Press, 1995.
  • 10徐敏,俞金寿.软测量技术[J].石油化工自动化,1998,34(2):1-3. 被引量:50

共引文献105

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部