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2009年05月22日

【期刊论文】基于支持向量机的故障过程趋势预测研究

柴毅，马笑潇，黄席樾

系统仿真学报，2002，11（11）：1548-1551，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了运用SVM机器学习方法进行故障过程趋势预测的方法，并设计了一个实用的SVM回归算法对“TennesseeEastman”工厂的实际数据进行仿真研究。结果表明，用SVM方法进行故障过程趋势预测，具有较强的抗噪能力，在样本量有限情况下，采用e-不敏感损失函数得到的回归结果具有较高的实用价值。通过大量实验，给出了e取值不同对估计结果的影响的一个具体实验结果，分析了e取值对支持向量数目的控制作用。

支持向量机，趋势预测， e-不敏感损失函数

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重庆大学，重庆

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