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文档简介

第第#页共6页丁⑴=£@K{x.Kj+b实现输入输出的非线性函数关系在进行最小二乘支持向量机建模时，有两类参数，即正规化参数c和核参数（如生成多项式的核的阶数d）,是非常重要的参数。寻找最佳正规化参数和核参数的问题是最佳模型选择问题。模型选择是支持向量机研究领域的一个公开问题。由于最小二乘支持向量机具有较快的求解速度，所以给交叉验证方法的使用带来了方便。该文用交叉验证的方法进行参数的选取。首先确定正规化参数集'!f'-'和核参数集V=i0■■-0：0然后从参数集中选取参数分别进行组合，对最小二乘支持向量机进行训练。用确认集检验，选出最佳的参数组合作为模型的最终参数。基于最小二乘支持向量机的软测量建模步骤如下：Step1:确定输入输出变量。Step2:对样本数据进行校正和预处理。Step3:确定正规化参数集Sc和核参数S。Step4:从这两个参数集中选取参数分别进行组合。Step5:利用所选参数，进行最小二乘支持向量机训练。Step6:用确认集进行检验，返回Step4直至组合结束。Step7:选出最佳参数组合，建立最小二乘支持向量机模型。Step8:用建立好的模型进行预测。总结支持向量机主要是基于如下思想：通过事先选择的非线性映射将输入向量映射到高维特征空间，在这个空间中构造最优决策函数。在构造最优决策函数时，利用了结构风险最小化原则。并巧妙的利用原空间的核函数取代了高维特征空间中的点积运算。最小二乘支持向量机是标准支持向量机的一种扩展,它是支持向量机在二次损失函数下的一种形式.最小二乘支持向

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