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一种基于支持向量回归的混合建模方法
被引量：
3
1
作者
孙泽斌
赵琦
+3 位作者
赵洪博
冯文全
张文峰
杨天社
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期352-359,共8页
近年来,随着计算能力的不断提高,数据驱动的建模方法受到了广泛的关注,对单模式系统进行定量分析的建模方法获得了诸多研究。然而,实际应用中大多数系统为多模式系统,不但各个模式有着不同的连续行为,连续状态还会在模式之间进行切换。...
近年来,随着计算能力的不断提高,数据驱动的建模方法受到了广泛的关注,对单模式系统进行定量分析的建模方法获得了诸多研究。然而,实际应用中大多数系统为多模式系统,不但各个模式有着不同的连续行为,连续状态还会在模式之间进行切换。针对这一情形,本文提出了经验概率混合自动机模型,并提出了针对该模型的基于支持向量回归(SVR)的多模式定性定量混合建模方法。该方法使用小波技术识别模式切换点,并在各个模式下单独建立支持向量模型,最后使用D-Markov机整合模型。经实例验证,该方法与传统支持向量回归模型的稳定性接近,但精确程度显著提高。
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关键词
混合
建
模
支持向量回归(SVR)
D-Markov机
小波
数据驱动的建模
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职称材料
题名
一种基于支持向量回归的混合建模方法
被引量：
3
1
作者
孙泽斌
赵琦
赵洪博
冯文全
张文峰
杨天社
机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
西安卫星测控中心宇航动力学国家重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期352-359,共8页
基金
国家"973"计划~~
文摘
近年来,随着计算能力的不断提高,数据驱动的建模方法受到了广泛的关注,对单模式系统进行定量分析的建模方法获得了诸多研究。然而,实际应用中大多数系统为多模式系统,不但各个模式有着不同的连续行为,连续状态还会在模式之间进行切换。针对这一情形,本文提出了经验概率混合自动机模型,并提出了针对该模型的基于支持向量回归(SVR)的多模式定性定量混合建模方法。该方法使用小波技术识别模式切换点,并在各个模式下单独建立支持向量模型,最后使用D-Markov机整合模型。经实例验证,该方法与传统支持向量回归模型的稳定性接近,但精确程度显著提高。
关键词
混合
建
模
支持向量回归(SVR)
D-Markov机
小波
数据驱动的建模
Keywords
hybrid modeling
support vector regression（SVR）
D-Markov machine
wavelet
data-driven modeling
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于支持向量回归的混合建模方法
孙泽斌
赵琦
赵洪博
冯文全
张文峰
杨天社
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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