数据标准化方法对SVM数据预测结果的影响研究

在多指标综合评价问题中,性质不同的指标无法直接加权进行综合评价,需要对原始数据进行标准化处理。目前在数据标准化处理的方法选择上还没有通用的法则可以遵循,尤其在利用智能算法进行数据预测的问题上,学习样本的选择与研究对象的自变量和因变量密不可分,其数量和范围是不固定的,这就导致标准化方法的选择无法根据样本进行确定。为了研究不同标准化方法对评价结果的差异,本文以某大型水电站调压井锚杆支护工程为例,选择多种标准化方法对支护工程的3个评价指标数据进行标准化处理,应用支持向量机对数据进行训练及预测,通过均方差和相关系数来分析不同标准化方法处理数据后对支持向量机预测结果的影响。结果表明:应用数据标准化方法对数据进行标准化后,其预测结果相较于未进行标准化的数据预测结果,确实有所差异。但不同标准化方法的预测结果的好坏并不一致。同一种标准化方法对预测结果的影响也有所差异,其与原数据性质有一定关系。综合来看,6种标准化方法中,极大化法、均值化法的预测结果的均方误差和相关系数明显优于未标准化的预测结果。研究内容可为类似多指标综合评价问题提供借鉴。