| LS-SVM与多层前向网络的非线性回归性能比较 |
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| 引用本文： | 王伟,王田苗,魏洪兴.LS-SVM与多层前向网络的非线性回归性能比较[J].系统仿真学报,2008,20(1):256-258,263. |
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| 作者姓名： | 王伟 王田苗 魏洪兴 |
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| 作者单位： | 1. 中国农业大学工学院,北京,100083
2. 北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京,100083 |
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| 基金项目： | 863高技术计划资助项目(2003AA430110) |
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| 摘 要： | 在阐述支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的原理并比较了两者的优缺点后,将LS-SVM与多层前向网络中的两种典型网络BP网络和RBF网络,分别应用于装载机载重动态测量的非线性函数回归估计中,对这三种网络在函数逼近和泛化能力两方面的性能进行比较研究。仿真结果表明,LS-SVM在精度和泛化性能两方面做到了最好的折衷,是用于非线性函数回归分析的一种很有效的方法。
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 BP RBF 非线性 回归估计 |
| 文章编号： | 1004-731X（2008）01-0256-03 |
| 收稿时间： | 2006-08-22 |
| 修稿时间： | 2006-12-05 |
Comparation of Nonlinear Regression Estimation Ability of LS-SVM and Multilayer Forward Neural Network |
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| WANG Wei,WANG Tianmiao,WEI Hongxing.Comparation of Nonlinear Regression Estimation Ability of LS-SVM and Multilayer Forward Neural Network[J].Journal of System Simulation,2008,20(1):256-258,263. |
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| Authors: | WANG Wei WANG Tianmiao WEI Hongxing |
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| Abstract: | Nonlinear regression algorithms of support vector machines (SVM) and least squares support vector machines (LS-SVM) were introduced. In order to compare the generalization ability and the precision of function estimation, together with BP neural net and RBF neural net, LS-SVM was applied to the function regression estimation of dynamic weighing of wheel loader respectively. The emulation result indicates that the LS-SVM has the best integrative performance, so it is an effective method for being used in nonlinear function regression estimation. |
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| Keywords: | least squares support vector machines BP RBF nonlinear regression estimation |
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