一种新的支持向量回归预测模型

华中师范大学学报（自然科学版） ›› 2009, Vol. 43 ›› Issue (02) : 226 -229. DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2009.02.011

一种新的支持向量回归预测模型

刘勇, 高飞, 李岩, 郭淑妹

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

综合最小二乘回归估计和支持向量机回归估计算法的各自在回归理论上的优势,通过理论推导,提出一种改进的支持向量机回归估计算法——SVR-LS方法。然后通过实验对比验证,发现新方法不但在拟合逼近方面有不错的效果,而且在回归估计方面,其学习速度和精度都要优于标准的支持向量机回归估计算法。

支持向量机 / 最小二乘估计 / 支持向量回归机 / SVR-LS

引用格式 ▾

刘勇, 高飞, 李岩, 郭淑妹. 一种新的支持向量回归预测模型[J]. 华中师范大学学报（自然科学版）, 2009, 43(02): 226-229 DOI:10.19603/j.cnki.1000-1190.2009.02.011

登录浏览全文

4963

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

国家自然科学基金项目(60373090)

197

访问

被引

详细

导航