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采用加速减量策略的快速在线支持向量回归算法
采用加速减量策略的快速在线支持向量回归算法
作者:
于江
刘大同
彭喜元
陈强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
移动通信
话务量预测
在线支持向量回归
减量算法
快速时间序列预测
摘要:
针对在线支持向量同归(online support vector regression,online SVR)算法进行复杂时间序列精确预测时效率较低的问题,提出一种改进减量训练策略的快速预测方法,通过对非支持向量样本的采样选择,采取加速减量训练实现对在线训练数据集规模的缩减,从而达到快速在线训练和预测的目的.将该算法应用于黑龙江移动通信话务量数据的预测中,实验结果表明,在保持Online SVR预测精度的条件下,算法执行效率得到大幅提高.
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基于减量学习的鲁棒稀疏最小二乘支持向量回归机
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留一误差
减量学习
基于支持向量回归的光度配准算法
支持向量机
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篇名
采用加速减量策略的快速在线支持向量回归算法
来源期刊
电子测量与仪器学报
学科
工学
关键词
移动通信
话务量预测
在线支持向量回归
减量算法
快速时间序列预测
年,卷(期)
2009,(12)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
27-32
页数
6页
分类号
TP391
字数
4924字
语种
中文
DOI
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
彭喜元
哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所
106
2018
25.0
40.0
2
陈强
22
102
5.0
9.0
3
刘大同
哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所
23
924
11.0
23.0
4
于江
8
63
4.0
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话务量预测
在线支持向量回归
减量算法
快速时间序列预测
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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
电子测量与仪器学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7105
CN:
11-2488/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市东城区北河沿大街79号
邮发代号:
80-403
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
总被引数(次)
44770
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