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基于线性规划支持向量回归的混沌系统预测
  • ISSN号：1002-8331
  • 期刊名称：《计算机工程与应用》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]辽宁师范大学数学系，大连116029, [2]五邑大学智能技术与系统研究所，广东江门529020
  • 相关基金：国家自然科学基金(编号:70471074);辽宁省教育厅科学研究计划资助(编号:2004C068)
作者： 孙德山[1], 吴今培[2], 肖健华[2]
关键词： 支持向量机, 回归, 线性规划, 核函数
中文摘要：

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，该方法已经广泛用于解决分类与回归问题。标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题，当训练样本较多时，其运算速度一般很慢。为了提高运算速度．介绍了一种基于线性规划的支持向量回归算法，并由此提出几种新的回归模型，同时将它们应用到混沌时间序列预测中．并比较了它们的预测性能。在实际应用中，可以根据具体情况灵活地选择所需模型。

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编：怀进鹏
  • 地址：北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：ceaj@vip.163.com
  • 电话：
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-8331
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:97887