【摘 要】
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利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机模型参数并建立贝叶斯最小二乘支持向量机非线性预测模型。在推断第1层确定模型最优参数,第2层确定正则化参数,第3层确定核参数。
【机 构】
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北京科技大学高效轧制国家工程研究中心,
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利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机模型参数并建立贝叶斯最小二乘支持向量机非线性预测模型。在推断第1层确定模型最优参数,第2层确定正则化参数,第3层确定核参数。将该模型用于某1800热连轧轧制力的预测,在预测精度和速度上都取得了较好的效果。
Inference model of least square support vector machine is deduced by Bayesian belief framework and a Bayesian least squares support vector machine nonlinear predictive model is established. The first layer is inferred to determine the optimal parameters of the model, the second layer to determine the regularization parameters, the third layer to determine the nuclear parameters. The model is used to predict the rolling force of a 1800 hot continuous rolling, and the prediction accuracy and speed have achieved good results.
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