支持向量机分类与回归联合建模方法及其在拉曼光谱分析中的应用

多元校正分析模型的精度不仅依赖于模型的结构和参数,还很大程度上取决于训练样本的分布。实际过程中,训练样本通常呈现不均匀分布,导致基于全体样本的回归模型预测性能不理想。本文针对该问题提出了支持向量机分类与回归联合建模方法:首先使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器构建分类决策树,然后对每一类样本分别建立最小二乘支持向量机回归模型;对未知样本进行定量分析时,首先经过分类决策树分类,再根据分类信息选择相应的回归模型进行计算。针对汽油辛烷值拉曼光谱分析问题,基于全体样本建模的LS-SVM回归模型的标准预测误差为0.54,而采用本文方法所得的模型预测误差为0.22,大幅度地提高了分析精度。

Support vector machine classification and regression based hybrid modeling method and its application in Raman spectral analysis