【摘 要】
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应用相关向量机对珊瑚混凝土小样本数据进行回归和预测,与BP神经网络和最小二乘支持向量机的比较发现:相关向量机具有良好的泛化能力,避免了神经网络易出现的过拟合现象,不仅
【机 构】
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海军工程大学勤务学院,92003部队,
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应用相关向量机对珊瑚混凝土小样本数据进行回归和预测,与BP神经网络和最小二乘支持向量机的比较发现:相关向量机具有良好的泛化能力,避免了神经网络易出现的过拟合现象,不仅预测准确率不低于最小二乘支持向量机,而且能输出预测值的置信区间;利用相关向量机回归构建解释体系,分析配合比中各组分的重要性、单因子效应及两因素间交互作用,仿真结果与实际结果一致。相关向量机是混凝土性能预测的可靠工具,可为配合比设计和优化提供指导。
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