支持向量机回归方法在船型要素建模中的应用

• 作者: 李冬琴 王丽铮 王呈方
• 来源期刊: 中国舰船研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: 支持向量机回归 船型要素 建模 预测
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 18-21,39
• 页数: 5页
• 分类号: U662.3
• 字数: 3509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3185.2007.03.004

摘要

支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法.采用支持向量机回归算法对船型主要要素进行建模,并与常规的回归建模方法进行比较.同时应用实例进行论证,估算结果证明了这种支持向量机回归算法在船型要素建模预测中的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽铮	武汉理工大学交通学院	62	301	9.0	14.0
2	王呈方	武汉理工大学交通学院	69	580	13.0	19.0
3	李冬琴	武汉理工大学交通学院	4	28	3.0	4.0