基于支持向量机的蒙脱土悬浮液电动电位预测

• 作者: Pan Lijuan Xiang Chaogang 王贵 蒲晓林 陶怀志
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 电动电位 多元线性回归 人工神经网络 支持向量机 泛化能力
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 147-150
• 分类号: TP391
• 字数: 3082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4160.2012.02.005

摘要

应用多元线性回归、人工神经网络、支持向量机3种方法,对加入聚乙二醇、十二烷基苯磺酸钠、石油磺酸盐和部分水解聚丙烯酰胺四种处理剂的蒙脱土悬浮液的电动电位进行预测.在模型训练中,分别采用了神经网络集成和非启发式参数优化来提高人工神经网络和支持向量机模型的泛化能力.检验结果表明,参数优化的支持向量机模型预测精度最高,其平均误差率为3.88％,最大误差率为7.55％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒲晓林	西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室	103	1233	19.0	30.0
2	王贵	西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室	18	159	7.0	12.0
3	陶怀志	西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室	4	5	2.0	2.0
4	Pan Lijuan	西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室	1	2	1.0	1.0
5	Xiang Chaogang	西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室	1	2	1.0	1.0