基于集成学习的支持向量回归预测模型

作为统计机器学习中最为流行的算法之一,支持向量回归(SVR)在小样本、非线性、高维数据预测中有着许多优越的性质和实验表现。然而,SVR的复杂度直接由训练样本的尺寸n决定(其时间和空间复杂度分别为O(n2)、O(n3)),为此提出了一种基于集成的SVR预测模型。该模型将训练样本多次随机地分割为代表数据子集和验证数据子集,从而建立多个简化的SVR子模型及其评价,再利用组合法形成最终的集成预测器。最后,江西省某县的天气、日尖峰负荷数据用以检验该模型的适用性。

探索德育活动课程新模式——以宜昌市第一中学“模拟政协”为例

一、“模拟政协”何以成2014年9月3日，国务院颁布《关于深化考试招生制度改革的实施意见》，由此拉开了我国新一轮高考改革的大幕。高考综合改革的全面启动对高中课程改革提出了更高的要求，目标商指学生发展核心素养，即以培养“全面发展的人”为核心，激励学生形成人文底蕴、科学精神、学会学习、娃康生活、责任担当、实践创新六大素养。学生发展核心素养是学生应该具备的，能够适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，是关于学生知识、技能、情感、态度、价值观等多方面要求的综合表现。