基于支持向量机的纺纱质量预测模型研究
来源期刊：控制与决策2007年第6期
论文作者：吕志军 杨建国 项前 王晓玲
文章页码：693 - 696
关键词：支持向量机;统计学习;预测模型;人工神经网络;纺纱生产;
摘 要：纱线的生产是一个多环节的复杂工业过程,其质量控制大多需要依赖领域专家的个人经验,为此提出一种基于支持向量机的纱线质量预测模型.探讨了模型选择与验证问题,并利用“网格搜索”法对模型参数进行了优化.试验结果表明,在小样本和“噪音”数据环境下,支持向量机模型仍能保持一定的预测精度,与人工神经网络模型相比,更适应于真实纺纱生产过程.
吕志军，杨建国，项前，王晓玲
摘 要：纱线的生产是一个多环节的复杂工业过程,其质量控制大多需要依赖领域专家的个人经验,为此提出一种基于支持向量机的纱线质量预测模型.探讨了模型选择与验证问题,并利用“网格搜索”法对模型参数进行了优化.试验结果表明,在小样本和“噪音”数据环境下,支持向量机模型仍能保持一定的预测精度,与人工神经网络模型相比,更适应于真实纺纱生产过程.
关键词：支持向量机;统计学习;预测模型;人工神经网络;纺纱生产;
