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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型
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作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
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基于贝叶斯优化支持向量回归的流线型箱梁颤振气动外形优化方法 被引量:5
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作者 封周权 邓佳逸 +1 位作者 华旭刚 陈政清 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期275-284,共10页
为解决风洞试验耗时费力和计算流体动力学(CFD)计算量大的问题,提出了一套新型流线型箱梁断面颤振性能气动外形优化方法.以风嘴参数为设计变量,利用CFD获取断面三分力系数,以准定常理论估算的颤振临界风速为优化目标.根据贝叶斯优化支... 为解决风洞试验耗时费力和计算流体动力学(CFD)计算量大的问题,提出了一套新型流线型箱梁断面颤振性能气动外形优化方法.以风嘴参数为设计变量,利用CFD获取断面三分力系数,以准定常理论估算的颤振临界风速为优化目标.根据贝叶斯优化支持向量回归构建代理模型,利用混合加点法更新模型,通过寻优算法确定最优断面.以虎门大桥为例,得到桥梁在可行域内颤振性能最佳的断面方案.结果表明,风嘴升高,颤振临界风速先增后减,相对高度为0.6时整体性能较优,相对高度为0.7时可获得最优断面.底板宽增加,颤振性能显著降低,下斜腹板倾角为14°~16°时颤振性能最优.断面优化后桥梁颤振临界风速相比原始断面提升约31%. 展开更多
关键词 流线型箱梁 气动优化 颤振性能 支持向量回归 贝叶斯优化 准定常理论
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支持向量回归中核函数和超参数选择方法综述 被引量:39
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作者 肖建 于龙 白裔峰 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期297-303,共7页
支持向量回归(SVR)模型结构对降低经验风险和减小置信范围十分重要.为了系统深入地分析SVR模型选择方法,将现有的典型的模型选择方法分为核的选择和超参数确定,并从不同的方面对其进行了综述和评价.SVR的精确性和推广能力很大程度上依... 支持向量回归(SVR)模型结构对降低经验风险和减小置信范围十分重要.为了系统深入地分析SVR模型选择方法,将现有的典型的模型选择方法分为核的选择和超参数确定,并从不同的方面对其进行了综述和评价.SVR的精确性和推广能力很大程度上依赖于核函数及超参数.提出了今后研究的方向. 展开更多
关键词 支持向量回归 模型 超参数
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基于核主成分分析和支持向量回归机的红外光谱多组分混合气体定量分析 被引量:15
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作者 郝惠敏 汤晓君 +2 位作者 白鹏 刘君华 朱长纯 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1286-1289,共4页
提出了一种核主成分分析(KPCA)特征提取结合支持向量回归机(SVR)的红外光谱混合气体组分定量分析新方法。首先将特征吸收谱线严重重叠的混合气体光谱通过非线性变换映射到高维特征空间,然后在特征空间中再利用主成分分析法提取主成分,... 提出了一种核主成分分析(KPCA)特征提取结合支持向量回归机(SVR)的红外光谱混合气体组分定量分析新方法。首先将特征吸收谱线严重重叠的混合气体光谱通过非线性变换映射到高维特征空间,然后在特征空间中再利用主成分分析法提取主成分,提取出的主成分作为SVR的输入建立校正模型,实现了甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七种组组分特征吸收光谱严重重叠的混合气体的定量分析。用KPCA-SVR所建模型对未知浓度混合气体的七种组分预测的RMSE(φ×10-6)较仅用SVR模型预测的RMSE(φ×10-6)降低了一个数量级。结果表明,核主成分分析法具有很强的非线性特征提取能力,可以充分利用全光谱数据并有效地消除光谱数据噪声,降低数据维数,与支持向量回归机结合可以提高红外光谱分析的精度,缩短模型计算时间,是一种有效的红外光谱分析新方法。 展开更多
关键词 主成分分析 支持向量回归 校正模型 FTIR 定量分析
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求解非半正定核Huber-支持向量回归机问题的序列最小最优化算法 被引量:9
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作者 周晓剑 马义中 +2 位作者 朱嘉钢 刘利平 汪建均 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1178-1184,共7页
序列最小最优化(SMO)算法是求解大型支持向量机(SVM)问题的有效算法.已有的算法都要求核函数是正定的或半正定的,从而使其应用受到限制.针对这种缺点,本文提出一种新的的SMO算法,可求解非半正定核Huber-SVR问题.提出的算法在保证收敛的... 序列最小最优化(SMO)算法是求解大型支持向量机(SVM)问题的有效算法.已有的算法都要求核函数是正定的或半正定的,从而使其应用受到限制.针对这种缺点,本文提出一种新的的SMO算法,可求解非半正定核Huber-SVR问题.提出的算法在保证收敛的前提下可使非半正定Huber-SVR能够达到比较理想的回归精度,因而具有一定的理论意义和实用价值. 展开更多
关键词 支持向量 非半正定 序列最小最优化算法 Huber-支持向量回归
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基于核直接判别分析和支持向量回归的WLAN室内定位算法 被引量:41
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作者 徐玉滨 邓志安 马琳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期896-901,共6页
该文针对RSS信号的时变性降低WLAN室内定位精度的问题,提出了一种新的基于核直接判别分析和支持向量回归的定位算法。该算法利用核直接判别分析对原始RSS信号进行定位信息重组,去除冗余定位特征和噪声,提取最具判别力的定位特征,然后采... 该文针对RSS信号的时变性降低WLAN室内定位精度的问题,提出了一种新的基于核直接判别分析和支持向量回归的定位算法。该算法利用核直接判别分析对原始RSS信号进行定位信息重组,去除冗余定位特征和噪声,提取最具判别力的定位特征,然后采用支持向量回归算法建立定位特征与物理位置的映射关系。实验结果表明,提出算法的定位精度明显高于传统定位算法,且大大降低了离线阶段数据采集的工作量。 展开更多
关键词 无线局域网 室内定位 直接判别分析 支持向量回归
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尺度核支持向量回归的非线性系统辨识 被引量:7
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作者 王军 彭宏 肖建 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期2429-2432,共4页
提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿... 提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿真实验结果表明该尺度核支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具。 展开更多
关键词 非线性系统辨识 小波理论 支持向量回归 尺度支持向量回归
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基于模糊sigmoid核的支持向量机回归建模 被引量:17
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作者 刘涵 刘丁 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期204-208,共5页
支持向量机中对核函数的要求为对称的半正定矩阵.来自于神经网络的sigm o id核函数在其参数满足一定条件时才成为半正定矩阵,但是这种核函数在SVM中却有很多成功的应用.本文将sigm o id核函数与模糊逻辑相结合并使其模糊化,从而简化了SV... 支持向量机中对核函数的要求为对称的半正定矩阵.来自于神经网络的sigm o id核函数在其参数满足一定条件时才成为半正定矩阵,但是这种核函数在SVM中却有很多成功的应用.本文将sigm o id核函数与模糊逻辑相结合并使其模糊化,从而简化了SVM的计算并便于用硬件实现.通过对混沌时间序列预测以及图像去噪滤波器两个实例的实验研究发现,使用模糊sigm o id核函数可以使SVM回归建模在损失较小精度的代价下,较大地降低平均CPU执行时间。 展开更多
关键词 支持向量回归 sigmoid函数 模糊逻辑 混沌时间序列预测 图像滤波器
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集成先验知识的多核线性规划支持向量回归 被引量:13
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作者 周金柱 黄进 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期360-370,共11页
为了解决工程中数据样本较少情况下的准确建模问题,提出了一种集成先验知识的多核线性规划支持向量回归算法.该算法首先通过修改优化目标和不等式约束条件,把来自仿真模型具有偏差的先验知识数据集成到现有的线性规划支持向量回归的学... 为了解决工程中数据样本较少情况下的准确建模问题,提出了一种集成先验知识的多核线性规划支持向量回归算法.该算法首先通过修改优化目标和不等式约束条件,把来自仿真模型具有偏差的先验知识数据集成到现有的线性规划支持向量回归的学习框架中.然后,引入多核到集成先验知识的线性规划支持向量回归中以实现复杂规律的准确建模.最后,将算法推广到多输入多输出的数据建模中.仿真案例以及在天线和滤波器的实际应用表明:该算法求解简单,具有较好的模型稀疏和准确性. 展开更多
关键词 线性规划支持向量回归 先验知识 多核 小样本 天线 滤波器
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一种改进的再生核支持向量机回归模型 被引量:2
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作者 徐立祥 罗斌 +1 位作者 谢进 段宝彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第24期100-102,共3页
基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数进行改进,给出一种新的支持向量机核函数,并提出一种改进的最小二乘再生核支持向量机的回归模型,该回归模型的参数被减少,且仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函... 基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数进行改进,给出一种新的支持向量机核函数,并提出一种改进的最小二乘再生核支持向量机的回归模型,该回归模型的参数被减少,且仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用改进的再生核函数是可行的,改进后的再生核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了该再生核函数对非线性逐级精细逼近的特征,回归的效果比一般的核函数更为细腻。 展开更多
关键词 支持向量 函数 再生 信号回归
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非稀疏多核组合的支持向量回归方法 被引量:2
11
作者 胡庆辉 丁立新 +1 位作者 刘晓刚 李照奎 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期91-97,共7页
为了改善支持向量回归机的性能,提出一种利用多核学习解决回归问题的算法(NS-MKR)。算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束(p>1),以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两步优化方法,首先求解基于加权组合核的标准支持向量回归... 为了改善支持向量回归机的性能,提出一种利用多核学习解决回归问题的算法(NS-MKR)。算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束(p>1),以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两步优化方法,首先求解基于加权组合核的标准支持向量回归问题,用于学习拉格朗日乘子,然后采用简单的计算,求得基本核函数的组合系数,这2个步骤交替进行,直到满足事先定义的收敛准则。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,相对于传统的单核和稀疏多核支持向量回归方法,提出的算法有更好的泛化性能。 展开更多
关键词 多核学习 支持向量回归 非稀疏组合 两步优化
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基于多核最小二乘支持向量回归的TDOA-DOA映射方法 被引量:6
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作者 张峰 陈华伟 李妍文 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期540-549,共10页
基于到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)估计的方法是声源波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中的一类重要方法。其中由TDOA到DOA的映射是该类方法的关键步骤。本文提出了一种基于多核聚类最小二乘支持向量回归(Least-sq... 基于到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)估计的方法是声源波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中的一类重要方法。其中由TDOA到DOA的映射是该类方法的关键步骤。本文提出了一种基于多核聚类最小二乘支持向量回归(Least-squares support vector regression,LS-SVR)的TDOA-DOA映射方法,并且分析了其稀疏化处理后的性能。为了提高混响噪声环境下的TDOA-DOA映射性能,本文还给出了一种基于归一化中值滤波的TDOA估计离群值消除方法。仿真结果表明,本文提出的方法要优于现有的最小二乘方法以及单核LS-SVR方法。 展开更多
关键词 声源波达方向估计 到达时间差估计 最小二乘支持向量回归 多核学习
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规则的多核学习支持向量回归算法 被引量:3
13
作者 吕达 刘文婧 陈肖洁 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第12期53-56,共4页
核函数的选择与数据分布信息密切相关,为了避免单一核函数选择的盲目性,提高支持向量回归机的性能,提出一种基于规则的多核支持向量回归算法。算法采用基于加法规则或基于乘法规则来获取多核,增强了核函数的非线性和多样性,进而进行多... 核函数的选择与数据分布信息密切相关,为了避免单一核函数选择的盲目性,提高支持向量回归机的性能,提出一种基于规则的多核支持向量回归算法。算法采用基于加法规则或基于乘法规则来获取多核,增强了核函数的非线性和多样性,进而进行多核学习。UCI数据集上的实验结果表明,与传统的支持向量回归机相比,所提算法能有效提高模型的预测精度和泛化性能,有着更为客观的优势;对比基于加法规则和基于乘法规则的多核学习算法的实验预测结果,可知两者的预测精度和模型稳定性基本相当,证实了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 多核学习 加法规则 乘法规则 支持向量回归 预测
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基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型 被引量:2
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作者 王定成 倪郁佳 +1 位作者 陈北京 曹智丽 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期15-20,共6页
针对风速随机性大、影响因素多、预测准确度不高的情况,基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学角度分析核函数的几何结构,构造数据依赖核函数,并与支持向量机回归相结合,形成数据依赖核支持向量机回归(Data Dependent Ke... 针对风速随机性大、影响因素多、预测准确度不高的情况,基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学角度分析核函数的几何结构,构造数据依赖核函数,并与支持向量机回归相结合,形成数据依赖核支持向量机回归(Data Dependent Kernel-SVR,DDK-SVR)方法.将该方法用于风速预测中,建立DDK-SVR风速预测模型,并将预测结果与传统支持向量机、神经网络方法进行对比.结果表明,DDK-SVR方法具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 风速预测 数据依赖 支持向量回归
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基于优化多核支持向量回归的制造过程均值偏移幅度估计 被引量:4
15
作者 朱波 刘飞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期630-635,641,共7页
为更加准确地估计制造过程均值偏移幅度,提出了一种基于多核函数支持向量回归(SVR)的估计方法。多核函数由线性核、多项式核和径向基核3种基本核函数凸组合而成,并通过粒子群优化算法(PSO)对核参数、组合权重系数以及SVR的惩罚系数C进... 为更加准确地估计制造过程均值偏移幅度,提出了一种基于多核函数支持向量回归(SVR)的估计方法。多核函数由线性核、多项式核和径向基核3种基本核函数凸组合而成,并通过粒子群优化算法(PSO)对核参数、组合权重系数以及SVR的惩罚系数C进行联合优化,以五折交叉验证求得训练样本的决定系数均值作为粒子适应度值,使生成的多核SVR获得良好的泛化能力。将该多核SVR与累积和(CUSUM)控制图集成构建了过程均值偏移监测模型,仿真实验结果表明,该方法相对人工神经网络(ANN)方法估计精度明显提高,比采用单一径向基核函数的SVR更为优越;在实际齿轮加工过程中进行应用验证,进一步证实了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 统计过程控制 偏移幅度 支持向量回归 多核函数 粒子群优化
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Ricker子波核支持向量回归的Mercer条件拓展问题研究 被引量:2
16
作者 邓小英 杨顶辉 +1 位作者 刘涛 谢静 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2335-2344,共10页
Ricker子波核支持向量回归方法是消减地震勘探记录强随机噪声的新滤波技术.用判定支持向量允许核函数的Mercer条件探讨Ricker子波核函数的有效性,经过数值计算相应的核矩阵的最小特征值,发现在一个较大范围内存在极小的负值带,数量级为1... Ricker子波核支持向量回归方法是消减地震勘探记录强随机噪声的新滤波技术.用判定支持向量允许核函数的Mercer条件探讨Ricker子波核函数的有效性,经过数值计算相应的核矩阵的最小特征值,发现在一个较大范围内存在极小的负值带,数量级为10^(-13)-10^(-16),且在正值带中亦存在10^(-13)-10^(-15)数量级的量.考虑到正负极小量值的计算误差机理相近,认为判定核函数有效性的Mercer条件在工程应用时有可能适当放宽,即核矩阵不严格半正定,接近半正定亦可.为了将Ricker子波核支持向量回归滤波方法向实际应用发展,本文对不同的理论模型的Ricker子波核滤波和小波变换滤波、自适应维纳滤波这三种技术的效果进行了比较,包括时域波形、频域振幅谱、滤波前后的信噪比以及均方误差等方面.结果表明,Ricker子波核滤波方法优于另两种方法.为实际应用Ricker子波核滤波方法奠定基础. 展开更多
关键词 Ricker子波支持向量回归滤波方法 Mercer条件拓展 混合相位子波 强随机噪声 信噪比 均方差
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基于Ricker子波核的支持向量回归方法及其在地震勘探记录去噪处理中的应用 被引量:3
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作者 邓小英 李月 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期821-827,共7页
针对地震勘探中强随机噪声的去噪问题,引进支持向量回归方法,提出并证明一种新的Ricker子波核函数。支持向量回归采用核映射的基本思想,基于结构风险最小化原则,将回归问题转化为一个二次规划问题。对单道记录或多道记录中任选道的仿真... 针对地震勘探中强随机噪声的去噪问题,引进支持向量回归方法,提出并证明一种新的Ricker子波核函数。支持向量回归采用核映射的基本思想,基于结构风险最小化原则,将回归问题转化为一个二次规划问题。对单道记录或多道记录中任选道的仿真实验表明,与传统的基于径向基核函数的支持向量回归及褶积滤波方法相比,使用本方法去噪后的同相轴更为清晰,波形恢复得更好,信噪比也较高,因此有可能将其应用于地震勘探记录的去噪处理中。 展开更多
关键词 支持向量回归 Ricker子波函数 褶积滤波 地震勘探同相轴
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基于核路径算法的支持向量回归机参数选择 被引量:2
18
作者 杨慧中 王芳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第1期23-26,87,共5页
参数选择是支持向量机研究领域的重要问题。针对核参数的选择,提出一种基于二分法的核参数解路径算法。由于解为核参数的非线性光滑函数,该算法随着参数的更新,可以在已有参数得出的解的基础上通过更新公式进行推导计算,从而求得当前参... 参数选择是支持向量机研究领域的重要问题。针对核参数的选择,提出一种基于二分法的核参数解路径算法。由于解为核参数的非线性光滑函数,该算法随着参数的更新,可以在已有参数得出的解的基础上通过更新公式进行推导计算,从而求得当前参数所对应的解,其目标函数的极值所对应的参数值即为最优参数解。该算法可以快速地求得最优参数。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 支持向量回归机(SVR) 参数选择 路径算法 软测量
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多输出数据依赖核支持向量回归快速学习算法 被引量:1
19
作者 王定成 赵友志 +1 位作者 陈北京 陆一祎 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期746-749,765,共5页
针对基于递推下降法的多输出支持向量回归算法在模型参数拟合过程中收敛速度慢、预测精度低的情况,使用一种基于秩2校正规则且具有二阶收敛速度的修正拟牛顿算法(BFGS)进行多输出支持向量回归算法的模型参数拟合,同时为了保证模型迭代... 针对基于递推下降法的多输出支持向量回归算法在模型参数拟合过程中收敛速度慢、预测精度低的情况,使用一种基于秩2校正规则且具有二阶收敛速度的修正拟牛顿算法(BFGS)进行多输出支持向量回归算法的模型参数拟合,同时为了保证模型迭代过程中的下降量和全局收敛性,应用非精确线性搜索技术确定步长因子。通过分析支持向量机(SVM)中核函数的几何结构,构造数据依赖核函数替代传统核函数,生成多输出数据依赖核支持向量回归模型。将模型与基于梯度下降法、修正牛顿法拟合的多输出支持向量回归模型进行对比。实验结果表明,在200个样本下该算法的迭代时间为72.98 s,修正牛顿法的迭代时间为116.34 s,递推下降法的迭代时间为2 065.22 s。所提算法能够减少模型迭代时间,具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 数据依赖 多输出支持向量回归 最优化算法 拟牛顿算法
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混合核支持向量回归及对社会用电量的预测 被引量:3
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作者 齐德昱 葛超 葛韧 《重庆工学院学报(自然科学版)》 2009年第10期50-52,共3页
介绍了混合核支持向量回归的方法,并运用该方法对广州市每月的全社会用电量进行了预测.结果表明,混合核支持向量回归的方法具有较好的预测性能,有一定的实用价值.
关键词 支持向量回归 混合 全社会用电量
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