基于支持向量回归机的乳制品质量预测

• 作者: 寇莹 李学飞 郭微
• 来源期刊: 黑龙江畜牧兽医（下半月）
• 学科: 农学
• 关键词: 乳制品 质量预测 支持向量 支持向量回归机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 探讨与研究
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: S879.1|F22
• 语种: 中文

摘要

针对乳制品质量预测的BP神经网络方法所存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的乳制品质量预测方法.对支持向量回归机的基本原理进行了概述,简要分析了影响乳制品质量的有关因素,确定了基于支持向量回归机的乳制品质量预测的输入输出参数,建立了基于支持向量回归机的乳制品质量预测模型.实验验证的仿真结果表明:所建立的乳制品质量预测模型是合理有效的,并且具有较强的泛化能力和较高的预测精度.