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基于支持向量机的时态数据预测方法
计算机工程与应用 , ( ) ComputerEngineeringandApplications 177 基于支持向量机的时态数据预测方法 庄 彬,孟志青 , ZHUANGBinMENGZhi-qing 浙江工业大学 经贸管理学院,杭州 310032 , , , CollegeofBusinessandAdministrationZhejiangUniversityofTechnologyHangzhou310032China , ZHUANGBinMENGZhi-qing.Forecastingmethodoftemporaldatabasedonsupportvectorregressmachine.Computer , , ( ): EngineeringandApplication177-179. : ( ) AbstractSupportVectorRegressmachineSVR willbeapromisingmethodintemporaldataforecastingfieldsbecauseituses ariskfunctionconsistingoftheempiricalerrorandaregularizedtermwhichisderivedfrom thestructuralriskminimization ( ) , principle.ThispaperbrieflyintroducesthebasictheoryofSupportVectorRegress SVR andappliesSVRtocreateamodel whichalsocanbeusedforforecastingthemulti-attributetemporaldataandthetemporaldata.Theresultofsimulationshows thatSVRissuperiortoBPNeutralNetworkinthestabilityandaccuracy. : ; ; KeywordsSupportVectorRegressMachinetemporaldataforecasting 摘 要:支持向量回归机使用由经验误差项和常数项所构成的风险函数,满足结构风险最小原则。在时态数据预测领域,它将成为 一种很有前途的预测方法。简要介绍了回归支持向量机的基本理论。基于回归支持向量机模型,建立了一个对时态数据预测的方 法,可以对多属性时态数据进行预测,并与其它预测模型( 神经网络)进行比较。实验结果表明所提出的方法在预测的稳定性和 BP 准确性方面都要优于BP神经网络模型。 关键词:回归支持向量机;时态数据;预测 文章编号: ( ) 文献标识码: 中图分类号: 1002-8331200719-0177-03 A TP311.13 即支持向量回归( )。支持向量机的最大特点是针对结构风 1 引言 SVR 近年来,时态数据挖掘成为数据挖掘研究领域中十分活跃 险最小化原则提出的,改变了传统的经验风险最小化原则,因 的一个分支。文 给出了一般意义下时态数据挖掘中的时态型 此具有很好的泛化能力。另外,支持向量机在处理非线性问题 [1] 与时间粒度的定义,文 研究了多粒度时间的知识发现问题, 时,首先将非线性问题转化为高维空间中的线性问题,然后用
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