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摘要:
支持向量机建模中的一个关键和难点问题是自由参数的设置.不同于以往应用残差的简单统计量选取最佳模型的方法,本文提出通过检验模型在训练集上的拟合残差是否不含冗余信息作为选择自由参数的依据.进~步提出应用全向相关函数(omni—directional correlaton function,ODCF)检验残差信息冗余并给出应用方法,并从理论分析和数值仿真两方面给出该方法正确性的证明.在两个典型的非线性时间序列(年均太阳黑子数和Mackey—Glass数据)上进行了实验,实验结果优于相关文献记载及基于校验集方法的预测性能.
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文献信息
篇名 基于信息冗余检验的支持向量机时间序列预测自由参数选取方法
来源期刊 物理学报 学科 工学
关键词 支持向量机 自由参数 残差 全向相关函数
年,卷(期) 2012,(17) 所属期刊栏目 总论
研究方向 页码范围 168-181
页数 分类号 TP181
字数 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 宋俊德 北京邮电大学计算机学院 215 1839 22.0 36.0
2 于艳华 北京邮电大学计算机学院 10 127 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
自由参数
残差
全向相关函数
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
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
chi
出版文献量(篇)
23474
总下载数(次)
35
总被引数(次)
174683
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导