SVMR在部分稳定氧化锆稳定率预测中的应用

摘要

为了预测部分稳定氧化锆稳定率,讨论了国内外数据处理的相关研究方法,采用回归型支持向量机(Support Vector Machine for Regression,SVMR)方法应用到预测中去。首先,通过工程实例建立预测模型;其次,使用Matlab仿真了SVMR模型和BP(Back Propagation)神经网络模型;最后,完成了两种模型下的部分稳定氧化锆稳定率预测。预测结果表明,SVMR方法的性能优于BP神经网络方法,回归型支持向量机是预测部分稳定氧化锆稳定率的有效方法。