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摘要:
根据分块矩阵计算公式和支持向量机核函数矩阵本身特点,在增量式最小二乘支持向量机算法的基础上,通过引入剪枝方法改善最小二来支持向量机的稀疏性,并将这种方法应用于时间序列预测,试验表明这一方法在预测精度及速度上具有一定的优越性.
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文献信息
篇名 增量式剪枝最小二乘支持向量机的时间序列预测
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 时间序列预测 最小二乘支持向量机 增量式算法 剪枝算法
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 12-13,6
页数 3页 分类号 TP181
字数 2242字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-757X.2009.06.005
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 王晓兰 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 105 665 14.0 22.0
2 康蕾 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 8 18 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列预测
最小二乘支持向量机
增量式算法
剪枝算法
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
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
相关基金
甘肃省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Gansu Province
官方网址:http://www.nwnu.edu.cn/kjc/glbf/gsshzrkxjjzxglbf.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导