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| 单参数支持向量回归算法 | |
| 引用本文： | 孙德山,吴今培,侯振挺,肖健华. 单参数支持向量回归算法[J]. 系统工程学报, 2005, 20(1): 109-112 |
| 作者姓名： | 孙德山 吴今培 侯振挺 肖健华 |
| 作者单位： | 1. 辽宁师范大学数学学院,辽宁,大连,116029 2. 五邑大学智能技术与系统研究所,广东,江门,529020 3. 中南大学数学科学与计算技术学院,湖南,长沙,410075 |
| 基金项目： | 辽宁省教育厅科学研究计划资助项目(2004C068). |
| 摘 要： | 支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中，标准的支持向量回归算法在采用ε-不敏感损失函数时引入两个参数．为了减小学习复杂性，给出一种单参数约束下的支持向量回归算法，该算法能够减少支持向量的数量，提高程序的运行速度．最后，以一个混沌时间序列预测为例，所给方法同标准支持向量回归算法进行了比较，运行速度明显提高． |
| 关 键 词： | 支持向量机 回归 损失函数 混沌时间序列 |
| 文章编号： | 1000-5781(2005)01-0109-04 |
Support vector regression algorithm based on single parameter |
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| SUN De-shan,WU Jin-pei,HOU Zhen-ting,XIAO Jian-hua. Support vector regression algorithm based on single parameter[J]. Journal of Systems Engineering, 2005, 20(1): 109-112 | |
| Authors: | SUN De-shan WU Jin-pei HOU Zhen-ting XIAO Jian-hua |
| Affiliation: | SUN De-shan~1,WU Jin-pei~2,HOU Zhen-ting~3,XIAO Jian-hua~2 |
| Abstract: | |
| Keywords: | Key words: support vector machines regression loss function chaotic time series |
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