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在地浸采铀过程中,准确预测铀浸出金属量具有重要意义。使用多元线性回归、多层感知机(MLP)和随机森林(RF)多种机器学习方法分别建立预测模型。结果表明：1)相比于传统的多元线性回归算法,MLP和RF两种方法能够得到预测性能更好的模型。2)多层感知机(MLP)模型在预测铀浸出金属量变化的上性能表现最佳(R2=0.91)。3)在相同的预测精度下,RF模型比MLP模型耗时更短,超参数设置更加简单。4)在以总流量和每平米铀量为铀浸出金属量的关键因素进行分析时,总流量对铀浸出金属量的权重占比为81.6%。 相似文献
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从神经网络到支撑矢量机（中） 总被引：3，自引：0，他引：3
３．３结构风险最小化 (ＳＲＭ)归纳原理设指示函数集中的函数均为有界 ,则下列不等式至少以１-η 的概率对函数集 ｆ（ｘ，α）中的所有函数成立 :Ｒ（α）≤Ｒｅｍｐ（α） ε２ １＋ １＋４Ｒｅｍｐ（α）ε （２４）其中 ε＝４ｈ（ｌｎ２ｌｈ＋１）－ｌｎηｌ（２５）不等式 (２４)的左端是实际的期望风险 ,右端第１项是根据训练样本集定义的经验风险 ,右端第２项是由样本集大小 (ｌ)和ＶＣ维数 (ｈ)确定的置信区间Ω ｌｈ ,(２４)式可简写为Ｒ（α）≤Ｒｅｍｐ（α） Ω ｌｈ （２６）当ｌ／ｈ很大 (例如ｌ／ｈ＞２０)时 ,ε很小 ,… 相似文献
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本文由对相对误差的分析着手，探讨了化学分析允许误差纺一元线性回归得到的经验模型，从而设想了制订炉前化验允许误差的经验方法。 相似文献
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五、多元线性回归前面讨论了两个变量之间的回归问题,在生产和科研的实际中,常常遇到影响因变量的自变量不是一个,而是多个的情况,这科回归问题谓多元回归分析。多元回归又分为多元线性回归和多元非线性回归两类。多元线性回归在实际中应用颇多,这是由于因变量与自变量之间线性关系是经常遇见;线性回归计算相对地较简单,工作量也较小.多元非线性回归比多元线性回归复杂,计算工作量也大,故应用较少;另一方面许多非线性回归问题都可化为线性回归加以处理,这样以来使复杂的非线性问题变成线性,问题得到简化。多元线性回归的用途:(1)推导出多个自变量与因变量之间的关系式——多元线性回归方程。 相似文献
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研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性. 相似文献
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提出了一个方法,用这个方法可以从x射线衍射测量获得的一组面法线分布,推导出在各向异性多晶试样里晶体的取向分布。它是以前提出来的分析具有纤维织构试样的类似方法的推广。因此它表示了一个适用于具有任意对称元的试样的极图转换问题的完全一般的解。面法线分布函数被展开成球谐函数的级数,它的系数Q_(1m)可以由实验衍射数据的数字积分而确定。晶体分布函数被展开成广义球谐函数的级数,它作为对称陀螺(Symmetrictop)的薛定锷波方程的解而出现。晶体分布函数的系数W_(1mn)是作为Q_(1m)的线性组合而获得。研究了由存在于试样里的晶体学的或者统计学的对称元引起的W_(1mn)的对称性质。以前在纤维织构分析方面提出的估计级数截断误差的方法和用最小二乘法减小实验误差的方法,经过适当推广后,在这里仍然适用。此外也指出了由于晶体的不完整性或者有限的尺寸而造成的衍射线变宽的影响至少可以近似地被修正。 相似文献
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准确预报钢锭在均热炉内的加热时间.意义很重大,它直接关系到均热炉的加热时间、燃料消耗,被加热钢锭的氧化烧损和质量.均热炉钢锭的加热时间.由许多因素来决定.所以,大多数企业在操作规程里,都规定了用简单的、与钢锭装炉温度成线性关系的近似式由计算的方法来预测.实际上.钢锭装炉温度不仅不是钢锭热状态的度量,而且由于其难于测定并测定精度很差,以及用来预报沸腾钢锭的非单一性答案的缘故也不能完全地确定钢锭的加热过程.目前,已有好多用来预报钢锭在加热过程中的状态 相似文献
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