《表2 特征值的贡献率：基于改进的KPCA-PSO-WLSSVM在循环水腐蚀预测中的应用》

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《基于改进的KPCA-PSO-WLSSVM在循环水腐蚀预测中的应用》

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本文所用数据均来源于现场，难免存在各种误差，借用上述提到的数据整合处理方法对这些数据进行清洗整合。将处理后的数据按照4:1的比例进行测试集和预测集预测。通过KPCA算法对样本数据进行分析降维，再将数据进行分析后得到特征值贡献率如表2所示。