基于机器学习的焦油预测模型研究

摘要：

为研究卷烟焦油预测模型,本研究以焦油的释放量为研究对象,运用不同的回归方法进行焦油预测研究,以各个模型的标准化均方误差为评判尺度,对各个模型的预测效果进行了比较,结果表明:各模型的预测精度差别较大,整体来看机器学习方法对于焦油的预测精度较高,其中以随机森林算法回归对于焦油的预测精度最高,表现出较高的预测精度和良好的稳定性,其次表现较好的机器学习算法为支持向量机回归方法因此,在焦油预测.应用或研究中可以运用随机森林或其它机器学习方法对焦油进行建模预测.

关键词： 卷烟 焦油释放量 预测模型 机器学习

作者: 郭东锋 刘新民 姚忠达 舒俊生 胡海洲

作者单位: 安徽中烟工业有限责任公司技术中心,安徽合肥 230088 中国农业科学院烟草研究所,山东青岛 266101

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国烟草学会2016年学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2016-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）