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🔥 内容介绍
1 研究背景与意义
回归预测作为数据驱动建模的核心任务，广泛应用于工业过程参数预测、环境监测、经济指标分析等领域。单一回归模型在复杂场景中存在固有局限：支持向量机（SVM）虽在小样本、非线性回归中表现优异，但对核函数参数与惩罚因子敏感，易因参数选择不当导致泛化能力下降；反向传播神经网络（BP）具备强大的非线性拟合能力，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优及过拟合风险；随机森林（RF）通过集成多棵决策树提升了稳定性，却在处理高维非线性映射时精度不及 SVM 与 BP。
Stacking 集成学习通过 “基学习器特征提取 + 元学习器决策融合” 的双层架构，可充分发挥不同模型的互补优势，规避单一模型的缺陷。本研究选取 SVM 与 BP 作为基学习器（分别捕捉数据的非线性边界与复杂内在映射），RF 作为元学习器（整合基学习器输出以优化最终预测结果），构建 Stacking-SVM-BP-RF 回归预测模型，旨在提升复杂数据场景下回归预测的精度、稳定性与泛化能力，为实际工程中的预测问题提供更可靠的解决方案。
2 Stacking 集成回归预测模型架构设计
2.1 模型整体框架
Stacking 集成模型采用双层嵌套结构，核心逻辑为 “基学习器生成元特征 + 元学习器融合预测”，具体架构如下：
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]束诗雨.基于集成学习的支持向量机预测优化算法及其应用[D].东华大学,2015.
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