基于残差熵和分层双支持向量机的指标预报方法及应用,属于自动控制、信息技术和先进制造领域,其特征在于,针对生产过程指标预测中训练样本数据少的建模难题,提出一种基于残差熵和分层双支持向量机的建模方法,该方法采用外层支持向量机中二次优化问题的KKT条件将模型输入/输出训练数据分为外层和内层支持向量机的训练数据,利用外层训练数据对外层支持向量机进行训练,采用残差熵度量外层建模误差序列中所含信息的确定性程度,当残差熵较大时,利用内层训练数据对内层支持向量机进行训练。该方法可用于预报多类具有小样本特征的指标预报问题,如马蹄焰玻璃窑炉碹顶温度预报、微电子化学机械研磨过程的研磨厚度预报和城市GDP指标预报。
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