《表2 不同核函数的SVR木聚糖含量预测模型比较》

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《基于机器学习的生物质三组分含量预测》

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由表2给出的不同类型核函数的SVR对木聚糖含量预测模型训练和预测结果对比，可看出木聚糖含量预测模型采用不同类型核函数所对应的回归效果存在明显差异。训练集中线性核函数、多项式核函数和RBF核函数的MSE和R2明显好于Sigmoid核函数的MSE=0.0884和R2=0.0131；测试集中RBF核函数的MSE和R2分别是0.0030和0.9532，预测效果明显好于线性核函数和多项式核函数。可见选用RBF核函数的SVR木聚糖含量预测模型具有较好的泛化性能，能够较好地描述输入参数和输出参数之间的复杂非线性关系。