用于回归估计的支持向量机方法

• 作者: 吴铁军 杜树新
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 回归估计 预测预报 建模与控制
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真算法
• 页码范围: 1580-1585,1633
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 7167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2003.11.023

摘要

用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究.描述了该方法的基本思想,着重讨论了-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法,降低训练时间和减少计算复杂性的分解法、SMO及增量学习算法.在非线性系统参数辨识、预测预报、建模与控制研究中,支持向量机是很有发展前途的研究方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴铁军	浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江大学智能系统与决策研究所	102	2261	22.0	44.0
2	杜树新	浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江大学智能系统与决策研究所	47	1525	18.0	39.0