摘要
针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合形式。实例分析表明,参数的最优组合能够提高支持向量机对设备费用的预测精度。
Aiming at the lack of integrity theories for choosing the parameters of the support vector regression machine（SVR）,the combination accuracy is proposed to evaluate the estimated effect.The methods of circulation crisscross verification and variable step length are used to search the optimal parameters.The interaction of the parameters is considered.This paper researches the influence of the combined form of parameters on the estimated accuracy,and assures the optimized combined form of the parameters.The result indicates the optimized combined form of the parameters can improve the expenses estimated accuracy.
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第8期1820-1823,共4页
Systems Engineering and Electronics
基金
中国博士后科学基金(20080431380)资助课题
关键词
费用预测
循环交叉验证
ε-支持向量回归机
最优参数
核函数
expenses estimate
circulation crisscross verification
ε-support vector regression machine（ε-SVR）
optimal parameter
kernel function
