基于SVM和BP神经网络的金属收得率的预测模型

摘要

本文建立基于BP神经网络的预测模型和基于支持向量回归机(SVR)的预测模型这两种模型进行C、Mn元素收得率的预测,同时利用均方误差和拟合优度来检验拟合精度,并对C、Mn元素收得率的预测结果进行比较和深入分析。由预测结果和误差对比可知,支持向量回归机预测结果的拟合优度保持在0.86~0.99之间,而BP神经网络拟合优度变化幅度大,所以基于支持向量回归机的预测结果相对于BP神经网络来说更准确可靠,而且其对于数据异常情况具有鲁棒性,利于预测出更准确的收得率。