《表2 分类模型建模数据（部分）》

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《基于多模型智能组合算法的锅炉炉膛温度建模》

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(2）构建样本分类模型，如图4所示红色虚线框部分：计算测试数据集中每个样本，采用“MB，MR，MM，ML”4种模型进行预测的相对误差，选择相对误差最小值作为该样本下的预测最优算法，并给每个样本添加取得最优预测结果的算法类别作为标记，其中BP、RBF、MLP、LSSVM分别标记为1、2、3、4，形成分类样本数据集。部分数据分类结果如表2所示。其中，得到各算法最优类别标记个数分别为属于1类别个数有30组；属于2类别个数有47组；属于3类别个数有95组；属于4类别个数有128组。从各类别标记数量来看，没有算法能够对不同样本均得到最优预测结果；在增加标记之后的测试样本数据集中随机选取200组样本作为C4.5算法建模的训练集，建立分类预测模型，在图4中用黑色点划线表示。其中，根据实验法得到C4.5算法中置信因子最优值为0.2。