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最小二乘支持向量机结合红外光谱法测定润滑油酸值
作者: 史令飞 [1] 瞿军 [2] 邢志娜 [2]
关键词: 最小二乘支持向量机 红外光谱 润滑油 酸值
摘要：在润滑油酸值进行红外光谱法测定中,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了酸值的定量预测模型.用Kennard-Stone方法将30个样本划分为训练集(24个样本)和验证集(6个样本),进行定量预测,并与偏最小二乘法和径向基函数神经网络所建模型的预测进行比较.结果表明:LS-SVM所建模型的预测标准偏差(SEP)最小,仅为0.002;预测值的相对误差为1.3％～5.3％.由此认为LS-SVM所建模型的训练和预测结果均优于其余两种方法所建模型.对5个未知样品的分析结果表明:LS-SVM模型的预测值与化学法实测值之间的相对误差(1.2％～3.1％)也较少.
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