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基于灰色系统的支持向量回归预测方法
被引量:
3
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作者
蒋辉
王志忠
《经济数学》
北大核心
2009年第2期98-105,共8页
根据部分时间序列数据贫信息、高噪声和非线性等特点,采用含边值修正的灰色模型进行预测,获取残差序列后运用支持向量回归(SVR)方法对模型进行残差修正得到复合的灰色支持向量回归模型.在支持向量回归中构造具有自适用性的动态惩罚参数C...
根据部分时间序列数据贫信息、高噪声和非线性等特点,采用含边值修正的灰色模型进行预测,获取残差序列后运用支持向量回归(SVR)方法对模型进行残差修正得到复合的灰色支持向量回归模型.在支持向量回归中构造具有自适用性的动态惩罚参数Ci替代传统SVR中的不变参数来提高模型的准确性,同时构造算法决定ε以平滑过度调节.广东省工业生产指数的预测试验结果表明,复合模型具有比其他简单模型更理想的预测效果.
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关键词
灰色模型
边值条件
支持向量回归
自适用动态参数
平滑过度调节
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职称材料
题名
基于灰色系统的支持向量回归预测方法
被引量:
3
1
作者
蒋辉
王志忠
机构
惠州学院数学系
中南大学数学科学与计算技术学院
出处
《经济数学》
北大核心
2009年第2期98-105,共8页
文摘
根据部分时间序列数据贫信息、高噪声和非线性等特点,采用含边值修正的灰色模型进行预测,获取残差序列后运用支持向量回归(SVR)方法对模型进行残差修正得到复合的灰色支持向量回归模型.在支持向量回归中构造具有自适用性的动态惩罚参数Ci替代传统SVR中的不变参数来提高模型的准确性,同时构造算法决定ε以平滑过度调节.广东省工业生产指数的预测试验结果表明,复合模型具有比其他简单模型更理想的预测效果.
关键词
灰色模型
边值条件
支持向量回归
自适用动态参数
平滑过度调节
Keywords
grey model
verge condition
support vector regression
auto-adaptive parameters
smooth overshooting
分类号
O234 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于灰色系统的支持向量回归预测方法
蒋辉
王志忠
《经济数学》
北大核心
2009
3
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