| 基于支持向量回归机的气象观测站优化模型 |
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| 引用本文： | 丁兰.基于支持向量回归机的气象观测站优化模型[J].科学技术与工程,2011,11(23). |
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| 作者姓名： | 丁兰 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学理学院,昆明,650500 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (批准号：10847139) ，中国云南省基金 (批准号：2009CD036和08Z0015). |
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| 摘 要： | 在保证足够信息量的前提下，针对合理减少气象观测站的实际问题，首先利用主成分分析(PCA) 降低样本数据的维数,其次利用支持向量回归机(SVR)对样本进行有效的回归，然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题(与支持向量回归机相对应)进行求解,最终得出基于主成分分析-支持向量机回归预测优化模型。
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| 关 键 词： | 回归 主成分分析法 支持向量回归机 |
| 收稿时间： | 2011/4/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 5/9/2011 5:30:28 PM |
Optimization model of meteorological observation station based on support vector regression |
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| dinglan.Optimization model of meteorological observation station based on support vector regression[J].Science Technology and Engineering,2011,11(23). |
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| Authors: | dinglan |
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| Institution: | DING Lan,JIA You-jian (School of Science,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,P.R.China) |
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| Abstract: | In the premise to ensure enough information, some measures are taken to reduce meteorological observation station properly. Dimensions of samples are reduced with the principal component analysis method, then samples are regressed effectively based on support vector regression
(SVR) finally the regressive forecast model is established combining with Linear Interactive and General Optimizer to solve the convex quadratic programming corresponding to support vector regression. |
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| Keywords: | regression principal component analysis support vector regression |
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