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基于时序核函数的支持向量回归机
被引量:
3
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作者
王平
王文剑
《计算机辅助工程》
2006年第3期35-38,共4页
为克服维数灾难和过拟合等传统算法所不可规避的问题,利用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)提出基于时序数据时间相关性的核函数修正选择方法,并以真实的二氧化硫(SO2)数据为实验数据验证该方法的有效性.实验结果表明采用时序核函...
为克服维数灾难和过拟合等传统算法所不可规避的问题,利用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)提出基于时序数据时间相关性的核函数修正选择方法,并以真实的二氧化硫(SO2)数据为实验数据验证该方法的有效性.实验结果表明采用时序核函数对测试数据集的拟合效果更好,并对模型泛化能力有一定的提高.
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关键词
支持向量机
支持向量回归
核
函数
时序核函数
时序
数据
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职称材料
题名
基于时序核函数的支持向量回归机
被引量:
3
1
作者
王平
王文剑
机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西警官高等专科学校计算机科学与技术系
出处
《计算机辅助工程》
2006年第3期35-38,共4页
基金
山西省青年科学基金(20041014)
山西省归国留学基金(2003-04)
文摘
为克服维数灾难和过拟合等传统算法所不可规避的问题,利用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)提出基于时序数据时间相关性的核函数修正选择方法,并以真实的二氧化硫(SO2)数据为实验数据验证该方法的有效性.实验结果表明采用时序核函数对测试数据集的拟合效果更好,并对模型泛化能力有一定的提高.
关键词
支持向量机
支持向量回归
核
函数
时序核函数
时序
数据
Keywords
support vector machine (SVM)
support vector regression (SVR)
kernel function
timeseries kernel function
time series data
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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1
基于时序核函数的支持向量回归机
王平
王文剑
《计算机辅助工程》
2006
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