【摘 要】
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在阐述支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的原理和算法并对两者的特点进行比较后,为装载机载重测量建立了基于LS-SVM的软测量模型,并从核函数选择以及核参数确定两方
【机 构】
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中国农业大学工学院,北京航空航天大学机械工程及自动化学院
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在阐述支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的原理和算法并对两者的特点进行比较后,为装载机载重测量建立了基于LS-SVM的软测量模型,并从核函数选择以及核参数确定两方面阐述了LS-SVM软测量建模的过程,最后与RBF函数网络以及BP网络的软测量建模结果进行对比。仿真分析结果表明,LS-SVM同时兼顾了精度和泛化能力两方面的性能,其最大泛化误差仅为6.863 8×10^-6,是适合装载机载重软测量的建模方法。
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