【摘 要】
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介绍了最小二乘支持向量机（LS—SVM）回归算法的基本原理，并以490BPG型柴油机润滑油中磨损磨粒为研究对象，使用LS-SVM对磨粒的浓度数据进行了回归拟合并预测，并与基于人工神经网络
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介绍了最小二乘支持向量机（LS—SVM）回归算法的基本原理，并以490BPG型柴油机润滑油中磨损磨粒为研究对象，使用LS-SVM对磨粒的浓度数据进行了回归拟合并预测，并与基于人工神经网络的预测模型的预测结果进行了比较。结果表明，LS—SVM的预测模型的精确度较高，泛化能力强，是用于润滑油中磨粒浓度预测的一种有效的方法。
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