一种支持向量回归机模型选择方法
- 专利权人:
- 衢州学院
- 发明人:
- 王海伦,许大星,柴国飞,黄钢
- 申请号：
- CN201610403137.0
- 公开号：
- CN106096646A
- 申请日:
- 2016.06.07
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 汤东凤
- 摘要：
- 本发明公开了一种支持向量回归机模型选择方法，针对支持向量回归机的模型选择问题提出了一种新的基于混合核函数和容积卡尔曼滤波的支持向量回归机模型选择方法。选择混合核函数作为支持向量机的核函数，把混合核函数的组合系数嵌入到核函数参数与回归参数组成的超参数状态向量当中，从而将模型选择问题转换成一个非线性系统的状态估计问题，然后基于高性能的容积卡尔曼滤波进行超参数估计。仿真实验表明，本文所提方法与单个核函数的容积卡尔曼滤波支持向量回归机模型选择方法、遗传算法相比，该方法得到的决策回归函数具有更大的泛化能力，预测精度更高。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
