用最小二乘支持向量机的，预测煤炭量

资 源 简 介

用最小二乘支持向量机的，预测煤炭量

详 情 说 明

最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种基于支持向量机理论改进的回归方法，通过将原始优化问题转化为线性方程组求解，降低计算复杂度。在煤炭量预测这类工业场景中，LSSVM能有效处理非线性关系和高维数据。以下为典型实现思路：

数据准备阶段 需收集历史煤炭量数据及相关影响因素（如开采设备参数、地质指标、市场需求等）。对数据进行标准化处理，消除量纲差异，并划分训练集与测试集（通常比例为7:3或8:2）。

模型构建核心 LSSVM通过核函数（如RBF核）映射数据到高维空间，将回归问题转化为求解线性方程组。与传统SVM不同，其优化目标采用最小二乘误差项，简化了约束条件。需重点调节超参数： 正则化参数（平衡拟合程度与模型复杂度） 核函数带宽（控制数据映射的平滑性）

预测与评估 训练完成后，模型对测试集的煤炭量输出预测值。常用评估指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R²），后者能直观反映自变量对煤炭量的解释能力。

扩展思考 若数据存在时序特性（如月度产量），可结合LSSVM与时间序列分析方法（如ARIMA特征提取）提升预测精度。 工业场景中，模型部署需考虑实时性要求，可尝试在线学习版本的LSSVM以适应动态数据流。