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摘要:
在加权回归型支持向量机中,由于考虑到不同数据对预测函数贡献程度的差异性,其预测效果往往优于标准的回归型支持向量机,该文针对现有回归型加权支持向量机使用中直接选择加权系数法存在的不足,提出了一种对加权系数进行优化的新方法.该方法通过选取曲率变化大、形式简单的幂函数作为候选加权函数,并采用格子搜索法寻找最优参数,从而可以确定出最优加权系数.仿真实验表明:在利用加权支持向量机训练时间序列数据集时,采用该方法确定最优加权系数,比目前常用选择加权系数的方法效果好.
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文献信息
篇名 基于加权系数寻优的回归型加权支持向量机
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 支持向量机 回归 加权系数
年,卷(期) 2006,(7) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 111-114,145
页数 5页 分类号 TP181
字数 4823字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.07.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王行愚 华东理工大学信息科学与工程学院 120 1138 16.0 27.0
2 牛玉刚 华东理工大学信息科学与工程学院 72 542 11.0 20.0
3 王浩 华东理工大学信息科学与工程学院 6 18 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
回归
加权系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
相关基金
上海市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.lawyee.net/Act/Act_Display.asp?RID=46696
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导