线性支持向量顺序回归机的原始问题的解集分析

本文主要对线性支持向量顺序回归机进行理论研究.对其相应原始问题解的存在性唯一性问题进行细致的分析,指明其解集的确切结构,并给出由对偶问题的解求出原始问题的解集的具体步骤.从而为建立理论上完备的线性支持向量顺序回归机提供了依据.

基于支持向量顺序回归机对农业经济预警的研究

在统计学习理论与支持向量机理论方法的基础上,将支持向量顺序回归算法与宏观经济预警研究相结合,建立了基于支持向量顺序回归经济预警模型;通过编制Matlab软件程序,结合黑龙江省经济数据,获得经济预警的分类超平面和预测警限区间,并进行内插和外推检验。结果表明,该预警模型预测的可靠性和拟合是有效可行的,具有很高的精度。

双支持向量顺序回归机

针对顺序回归问题的深入研究,基于支持向量顺序回归机提出了双支持向量顺序回归机。由于双支持向量顺序回归机所对应的2个优化问题是对称的,则只需求解其中的一个问题,进而得出一个分划超平面。又因其对应的优化问题的规模只是支持向量顺序回归机规模的一半,故其运算速度会快于支持向量顺序回归机。数值实验的结果表明:双支持向量顺序回归机在一些数据分析中具有较高的正确率。

支持向量顺序回归机的统计学习基础

对处理顺序回归问题的支持向量顺序回归机的统计学习理论基础进行研究.首先,利用结构风险最小化原则推导出一种顺序回归机,称之为结构风险最小化顺序回归机,其次,证明了结构风险最小化顺序回归机与支持向量顺序回归机解之间的关系.进一步从统计学习的角度证明了支持向量顺序回归机是结构风险最小化原则的一种直接实现,并给出了惩罚参数C的含义.

基于时点分割的核Fisher判别分析-顺序回归机多类分类建模方法

针对多维时间序列的多类分类问题,本文提出基于时点分割思想的核Fisher判别分析-顺序回归机(KFDAORM)多类分类建模方法.该方法利用核Fisher判别分析(KFDA)与顺序回归机(ORM)的互补性得到分类决策函数;对分类样本的多维时间序列进行时点分割处理,使用决策函数得到各时点的分类级别;通过指数平滑分析得到采样周期内样本的最终分类结果.通过实例验证,该方法对多维时间序列的分类具有较好效果,是一种有效的多类分类方法.

支持向量顺序回归机的线性规划算法

支持向量顺序回归机是标准支持向量分类机的一个推广,它是一个凸的二次规划问题。本文根据l1范数与l2范数等价关系和优化问题的对偶原理,把凸的二次规划转化成线性规划。由此提了支持向量顺序回归机的线性规划算法,进一步用数值实验验证了此算法的可行性和有效性。并与支持向量顺序回归机相比,它的运行时间缩短了,而且误差i不超过支持向量顺序回归机。