基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用 (2007年)

为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足，将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中，有效提取实验数据中的非线性特征信息，并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量，建立工业过程软测量模型。该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报，结果表明：该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法。