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基于LS-SVM方法求高阶线性ODE近似解
基于LS-SVM方法求高阶线性ODE近似解
作者:
周水生
安亚利
王保军
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
近似解
核函数
最小二乘支持向量机
常微分方程
常微分方程组
摘要:
对于线性常微分方程,解析解方便定性分析和实际应用,然而大多数微分方程没有解析解.回归的方法被应用获取近似解析解,其中最小二乘支持向量机(LS-SVM)是目前为止最好的方法.但是该方法不仅需要对核函数求高阶导数而且需要求解一个大的线性方程组.为此,把高阶线性常微分方程转化为一阶线性常微分方程组,构建含有一阶导数形式的LS-SVM回归模型.该模型利用最小化误差函数去获得合适的参数,最终通过求解三个小的线性方程组获得高精度的近似解(连续、可微).实验结果验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名
基于LS-SVM方法求高阶线性ODE近似解
来源期刊
计算机工程与应用
学科
数学
关键词
近似解
核函数
最小二乘支持向量机
常微分方程
常微分方程组
年,卷(期)
2018,(23)
所属期刊栏目
理论与研发
研究方向
页码范围
51-56,73
页数
7页
分类号
O241.8
字数
4716字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0326
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
周水生
西安电子科技大学数学与统计学院
40
295
10.0
15.0
2
王保军
西安电子科技大学数学与统计学院
3
8
2.0
2.0
3
安亚利
西安电子科技大学数学与统计学院
2
4
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参考文献(1)
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参考文献(1)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
近似解
核函数
最小二乘支持向量机
常微分方程
常微分方程组
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
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
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
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