基于殘差熵和分層雙支持向量機的指標預報方法及應用,屬于自動控制、信息技術和先進制造領域,其特征在于,針對生產過程指標預測中訓練樣本數據少的建模難題,提出一種基于殘差熵和分層雙支持向量機的建模方法,該方法采用外層支持向量機中二次優化問題的KKT條件將模型輸入/輸出訓練數據分為外層和內層支持向量機的訓練數據,利用外層訓練數據對外層支持向量機進行訓練,采用殘差熵度量外層建模誤差序列中所含信息的確定性程度,當殘差熵較大時,利用內層訓練數據對內層支持向量機進行訓練。該方法可用于預報多類具有小樣本特征的指標預報問題,如馬蹄焰玻璃窯爐碹頂溫度預報、微電子化學機械研磨過程的研磨厚度預報和城市GDP指標預報。
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