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支持向量机的回归拟合在报警预测中的应用

Application of regression fitting of support vector machine in alarm prediction
【摘要】:现如今气体成分分析方法以红外光谱分析法为主,但在实际环境下组分气体特征吸收谱重叠,样本数据量大、分布较杂乱,故需采用新的算法进行样本数据分析。本文将传统红外光谱法和支持向量机的回归法相结合,对数据样本进行SVM训练并检验的处理,得到SVM回归模型。此模型的实现机制在于,对回归模型给定输入未知组分浓度待测气体,输出得到所含成分的各组分浓度,以此组分浓度判断有害气体是否超出预定阈值,推断气体是否有害。本文的算法思路及处理流程,具有推广性,也可用于其他混合气体组分浓度的分析。
【关键词】:支持向量机理论;SVM回归理论;组分气体浓度;MATLAB
【发布时间】:2019-06-20
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