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申请/专利权人:甘肃烟草工业有限责任公司
摘要:本发明公开了一种基于烟草化学常规的卷烟烟气H值的预测模型构建方法,该基于烟草化学常规的卷烟烟气H值的预测模型构建方法,通过卷烟化学常规指标的含量,借助支持向量机SVM方法,筛选出合适匹配的SVM核函数,通过交互验证网格寻优的方法找出最优的惩罚因子C和RBF核函数参数g,进而构建出基于LIBSVM方法通过水溶性还原糖、总植物碱和总氮的含量实现卷烟烟气H值的预测模型,针对相同牌号的卷烟,从卷烟的化学常规指标对卷烟烟气H值的影响出发,深度挖掘两者之间的联系,提供了一种构建卷烟烟气H值的SVM预测模型的方法。同时该方法简单、实用、快捷,所建立的模型具有较好的预测效果,为相关类型的预测模型的建立提供一种新方法新思路。
主权项:1.一种基于烟草化学常规的卷烟烟气H值的预测模型构建方法,其特征在于:所述方法步骤如下:步骤一:选取样本数据,并将数据归一化;步骤二:将径向量RBF作为SVM核函数,建立基于卷烟化学常规的卷烟烟气H值的SVM模型;步骤三:确定卷烟烟气H值的SVM模型的两个重要参数,惩罚因子C和RBF核函数参数g;步骤四:通过交叉验证网格寻优的方法寻求最佳参数并优化;步骤五:根据样本数据的训练样本对卷烟烟气H值的SVM模型进行训练;步骤六:根据该SVM模型对预测样本的卷烟烟气H值进行预测;步骤七:反归一化输出结果;步骤八:模型验证,S1:在相同的卷烟体系下,随机选择样品通过流动分析法测定卷烟化学常规的含量;S2:带入所构建的卷烟烟气H值的SVM模型进行计算,得到相应的预测值;S3:通过卷烟烟气H值相关指标的实际释放量来计算实测值;S4:进而通过计算预测值与实测值之间的相对偏差,比较预测值及实测值的差异;S5:计算模型预测能力和稳定性的决定系数R2和均方根误差RMSE参数。
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百度查询: 甘肃烟草工业有限责任公司 一种基于烟草化学常规的卷烟烟气H值的预测模型构建方法
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