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基于损失函数优化支持向量回归机的专用电力工程费用量化研究 被引量:3
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作者 王良缘 何轩 温步瀛 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第1期78-83,共6页
支持向量机(SVM)已经成熟应用于非线性回归领域,并应用于工程费用量化分析。提出一种基于鲁棒支持向量回归机(RSVR)的量化新模型;通过优化支持向量机的损失函数,增加算法的鲁棒性,建立基于该原理的专用电力工程费用量化模型;并对样本数... 支持向量机(SVM)已经成熟应用于非线性回归领域,并应用于工程费用量化分析。提出一种基于鲁棒支持向量回归机(RSVR)的量化新模型;通过优化支持向量机的损失函数,增加算法的鲁棒性,建立基于该原理的专用电力工程费用量化模型;并对样本数据添加人工噪声,提高样本数据的异常点,测试该模型的鲁棒性;算例分析表明:该文方法预测精度高、计算量小。 展开更多
关键词 专用工程费用 损失函数 支持向量机 费用量化模型
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