LS_SVM和SVM在发酵过程建模中的比较
针对最小二乘支持向量机(LS_SVM)不需要指定逼近精度ε的特点,比较了Ls_SVM与SVM两种方法利用生产数据为青霉素发酵过程建立的数学模型,改进型GA分别为LS_SVM和SVM选择参数值.实验证明:LS_SVM建立的模型具有较高的拟合精度和泛化能力.如果ε过大时,SVM建立的模型的拟合精度和泛化能力不高;当ε过小时,模型的拟合精度和泛化能力较高,但耗时多.因此,LS-SVM更适合为发酵过程建模.
支持向量机、最小二乘支持向量机、建模、青霉素发酵、遗传算法
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TP273;Q81(自动化技术及设备)
国家自然科学基金60704036;北京工业大学校科研和教改项目97002011200701;北京工业大学博士科研启动基金52002011200707
2010-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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