基于灰色系统的支持向量回归预测方法

• 作者: 王志忠 蒋辉
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 数学
• 关键词: 灰色模型 边值条件 支持向量回归 自适用动态参数 平滑过度调节
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 98-105
• 页数: 8页
• 分类号: O234
• 字数: 3840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1660.2009.02.016

摘要

根据部分时间序列数据贫信息、高噪声和非线性等特点,采用含边值修正的灰色模型进行预测,获取残差序列后运用支持向量回归(SVR)方法对模型进行残差修正得到复合的灰色支持向量回归模型.在支持向量回归中构造具有自适用性的动态惩罚参数C_i替代传统SVR中的不变参数来提高模型的准确性,同时构造算法决定ε以平滑过度调节.广东省工业生产指数的预测试验结果表明,复合模型具有比其他简单模型更理想的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋辉	惠州学院数学系	25	174	7.0	12.0
3	王志忠	中南大学数学科学与计算技术学院	33	88	6.0	7.0