支持向量机回归方法在船型要素建模中的应用

支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。采用支持向量机回归算法对船型主要要素进行建模,并与常规的回归建模方法进行比较。同时应用实例进行论证,估算结果证明了这种支持向量机回归算法在船型要素建模预测中的有效性和实用性。

加权支持向量回归算法在船舶智能建模中的应用

在分析现有基于高斯核的支持向量回归方法优缺点的基础上,将高斯核参数加权与支持向量回归算法相结合,实现了一种"基于高斯核参数加权的支持向量回归算法".在该新算法中引入一种带权重因子的核函数,其中权重因子由输入向量来确定,同时将该算法应用在散货船舶主尺度要素智能化建模中并与常规算法进行了比较.试验结果表明了这种改进的支持向量回归算法在船舶主尺度要素智能化建模中的有效性和实用性.