在线Lagrangian支撑向量回归

1

作者 郑逢德 张鸿宾 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1065-1071,共7页

为快速求解在线支撑向量回归算法,给出了一种基于Lagrangian支撑向量回归(LSVR)的在线增量学习算法.LSVR得到的无约束最优化问题可以采用快速迭代算法求解,该迭代算法可以从任何初始点收敛.LSVR求解时,在迭代开始只需要对阶数为输入样... 为快速求解在线支撑向量回归算法,给出了一种基于Lagrangian支撑向量回归(LSVR)的在线增量学习算法.LSVR得到的无约束最优化问题可以采用快速迭代算法求解,该迭代算法可以从任何初始点收敛.LSVR求解时,在迭代开始只需要对阶数为输入样本数加一的矩阵求逆.在线增量LSVR学习算法在线性情况下采用S-M-W公式可以明显减少运算时间,在非线性情况下矩阵求逆充分利用了历史学习结果,减少了很多重复计算.通过在多个数据集上进行对比,实验结果表明:该算法与以前算法相比不仅保持了较好的精度,同时训练时间大大减少. 展开更多

关键词 支撑向量回归 lagrangian支撑向量回归 迭代算法 在线算法

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加权稳健支撑向量回归方法 被引量：13

2

作者 张讲社 郭高 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期1171-1177,共7页

给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然... 给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然后再利用这个新的近似模型重新给出一个加权SVR目标函数并求解得到一个更为精确的近似模型,重复这一过程直至收敛.加权的目的是为了对奇异值进行软剔除.该方法具有思路简捷、稳健性强、容易实现等优点.实验表明,新算法WRSVR比标准SVR方法、稳健支撑向量网(RSVR)方法和加权最小二乘支撑向量机方法(WLSSVM)更加稳健,算法的逼近精度受奇异值的影响远小于SVM、RSVR和WLSSVM算法. 展开更多

关键词 支撑向量机 稳健支撑向量回归方法 奇异值 软剔除 统计学习

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大样本领域自适应支撑向量回归机 被引量：3

3

作者 许敏 王士同 +1 位作者 顾鑫 俞林 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2312-2326,共15页

针对回归问题中存在采集数据不完整而导致预测性能降低的情况,根据支撑向量回归机(support vector regression,简称SVR)等价于中心约束最小包含球(center-constrained minimum enclosing ball,简称CC-MEB)以及相似领域概率分布差异只与... 针对回归问题中存在采集数据不完整而导致预测性能降低的情况,根据支撑向量回归机(support vector regression,简称SVR)等价于中心约束最小包含球(center-constrained minimum enclosing ball,简称CC-MEB)以及相似领域概率分布差异只与两域各自的最小包含球中心点位置有关的理论新结果,提出了针对大数据集的领域自适应核心集支撑向量回归机(adaptive-core vector regression,简称A-CVR).该算法利用源域CC-MEB中心点对目标域CC-MEB中心点进行校正,从而提高目标域的回归预测性能.实验结果表明,这种领域自适应算法可以弥补目标域缺失数据的不足,大大提高回归预测性能. 展开更多

关键词 领域自适应 支撑向量回归 核心集支撑向量机 中心约束最小包含球 大数据集

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支撑向量机回归的简化SMO算法 被引量：9

4

作者 杨杰 叶晨洲 +1 位作者 全勇 陈念贻 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期533-537,共5页

统计学习理论中提出的支撑向量机回归(SVR)遵循了结构风险最小化原则,从而避免了一味追求经验风险最小化带来的弊端。采用扩展方法使SVR与支撑向量机分类(SVC)具有相似的数学形式,并在此基础上提出了一种用于SVR的简化SMO算法。与SVR现... 统计学习理论中提出的支撑向量机回归(SVR)遵循了结构风险最小化原则,从而避免了一味追求经验风险最小化带来的弊端。采用扩展方法使SVR与支撑向量机分类(SVC)具有相似的数学形式,并在此基础上提出了一种用于SVR的简化SMO算法。与SVR现有的SMO算法相比,简化算法的数学形式简洁直观,在不增加算法空间和时间复杂度的前提下避免了大量繁复的判别条件,较大幅度地简化了算法实现,有利于SVR的广泛使用。 展开更多

关键词 SMO算法 支撑向量机 统计学习理论 时间复杂度 简化算法 算法实现 结构风险最小化原则 数学形式 判别条件 回归

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基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法及其应用 被引量：2

5

作者 李冬琴 王呈方 王丽铮 《中国航海》 CSCD 北大核心 2007年第2期74-74,共1页

支持向量机（Support Vector　Machines，SVM）是基于统计学习理论框架下的一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能，该方法已成为当前国际机器学习界的研究热点，能较好地对解决小样本、... 支持向量机（Support Vector　Machines，SVM）是基于统计学习理论框架下的一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能，该方法已成为当前国际机器学习界的研究热点，能较好地对解决小样本、高维数、非线性和局部极小点等实际问题。提出了一种基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法，并将该算法应用在外贸货物吞吐量预测中。估算结果证明了这种改进的支持向量回归算法在吞吐量预测中的有效性和实用性。 展开更多

关键词 lagrangian 支持向量机 回归算法 单参数 应用 非线性回归 吞吐量预测

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自适应误差惩罚支撑向量回归机 被引量：2

6

作者 陈晓峰 王士同 曹苏群 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期367-370,共4页

该文提出一种支撑向量回归机AEPSVR。它首先用ε-SVR求得一个近似的支撑向量回归函数,在此基础上,引入一种新自适应误差惩罚函数,通过迭代,得到鲁棒的支撑向量回归机。该方法因以ε-SVR为基础,故可以应用各种求解SVR的优化算法。实验表... 该文提出一种支撑向量回归机AEPSVR。它首先用ε-SVR求得一个近似的支撑向量回归函数,在此基础上,引入一种新自适应误差惩罚函数,通过迭代,得到鲁棒的支撑向量回归机。该方法因以ε-SVR为基础,故可以应用各种求解SVR的优化算法。实验表明,该支撑向量回归机AEPSVR能显著地降低离群点的影响,具有良好的泛化性能。 展开更多

关键词 支撑向量回归 离群点 自适应误差惩罚

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Lagrange双支撑向量回归机 被引量：1

7

作者 郑逢德 张鸿宾 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第12期247-249,254,共4页

提出一种快速的支撑向量回归算法。首先将支撑向量回归的带有两组约束的二次规划问题转化为两个小的分别带有一组约束的二次规划问题,而每一个小的二次规划问题又采用一种快速迭代算法求解,该迭代算法能从任何初始点快速收敛,避免了二... 提出一种快速的支撑向量回归算法。首先将支撑向量回归的带有两组约束的二次规划问题转化为两个小的分别带有一组约束的二次规划问题,而每一个小的二次规划问题又采用一种快速迭代算法求解,该迭代算法能从任何初始点快速收敛,避免了二次优化问题求解,因此能显著提高训练速度。在多个标准数据集上的实验表明,该算法比传统支撑向量机快很多,同时具有良好的泛化性能。 展开更多

关键词 支撑向量回归 Langrage支撑向量机 双支撑向量回归 迭代算法

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支撑向量回归和博弈论在船舶移动位置跟踪中的应用 被引量：3

8

作者 陈效军 杨章琼 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第4X期19-21,共3页

近年来,船舶移动位置跟踪技术发展迅速,并在海洋交通运输、渔船管理等方面发挥了显著作用。然而,传统的船舶定位算法在精确度、成本上存在较大的缺陷,低成本高精度的移动位置跟踪算法难以实现。针对传统定位算法的不足,本文提出一种基... 近年来,船舶移动位置跟踪技术发展迅速,并在海洋交通运输、渔船管理等方面发挥了显著作用。然而,传统的船舶定位算法在精确度、成本上存在较大的缺陷,低成本高精度的移动位置跟踪算法难以实现。针对传统定位算法的不足,本文提出一种基于支撑向量回归和博弈论的船舶移动位置跟踪方法,首先通过支撑向量回归对跟踪目标进行位置估计,然后采用博弈论对初步估计位置进行平滑,从而实现对船舶移动位置的精确跟踪。该方法具有进一步推广应用的潜力。 展开更多

关键词 位置估计 支撑向量回归 博弈论 估计误差

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一种基于支撑向量回归与博弈论的移动位置跟踪算法

9

作者 曾凡仔 梁振华 李仁发 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1709-1713,共5页

非视距传输造成测距严重有偏,从而使得位置估计误差显著增加.将定位问题嵌入到机器学习框架,并通过引入博弈理论对位置估计进行平滑来实现移动位置跟踪.由于将观测作为射频特征,而不是实际距离的度量,因此能够大大减轻非视距传输对位置... 非视距传输造成测距严重有偏,从而使得位置估计误差显著增加.将定位问题嵌入到机器学习框架,并通过引入博弈理论对位置估计进行平滑来实现移动位置跟踪.由于将观测作为射频特征,而不是实际距离的度量,因此能够大大减轻非视距传输对位置估计性能的影响,同时在平滑过程中,将噪声建模为估计子的对手,通过微分博弈理论来实现平滑,并与卡尔曼滤波平滑进行了比较.仿真实验表明,方法具有更好的位置估计性能,特别是在非视距环境下其效果更为明显. 展开更多

关键词 移动位置跟踪 非视距 支撑向量回归 博弈论 平滑

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模糊支撑向量回归

10

作者 华守亮 王宜静 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期161-163,共3页

利用支撑向量回归几何方法实施的直接性和几何意义,在支撑向量回归几何方法中考虑了数据的置信度,建立了模糊支撑向量回归模型.数值分析表明,所提出的模糊支撑向量回归模型可根据数据置信度的大小有效地控制各训练数据在回归中的作用.

关键词 支撑向量回归 约简凸闭包 置信度

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基于支撑向量机方法的有机化合物的生成Gibbs自由能的预测 被引量：3

11

作者 王冰 刘焕香 +2 位作者 姚小军 任月英 胡之德 《应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期552-556,共5页

用支撑向量机研究了607种有机化合物的结构和他们的G ibbs自由能的关系,建立了相应的QSPR模型。表示分子结构的描述符是从CODESSA软件中计算得到的,通过前向逐步回归分析选择其中的13个描述符,多元线性回归(MLR)和支撑向量机(SVM)被分... 用支撑向量机研究了607种有机化合物的结构和他们的G ibbs自由能的关系,建立了相应的QSPR模型。表示分子结构的描述符是从CODESSA软件中计算得到的,通过前向逐步回归分析选择其中的13个描述符,多元线性回归(MLR)和支撑向量机(SVM)被分别用来构造线性和非线性模型预测有机化合物的G ibbs自由能。支撑向量机方法得到的模型对整个数据集、训练集、测试集的平均绝对偏差分别为31.098 9、30.5695和35.924 6 kJ/mol,预测结果令人满意。 展开更多

关键词 支撑向量机 多元线形回归 吉布斯自由能

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ESVR算法及支撑向量机算法中参数的确定

12

作者 卓泽强 张文修 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第2期223-228,共6页

支撑向量机是基于有限数据的机器学习算法,主要研究如何从一些给定的观测数据获得目前尚不能通过原理分析得出的规律,利用这些规律去分析客观现象并对无法观测的数据进行预测。本文在已有的支撑向量机算法的基础上,提出了一种新的算法--... 支撑向量机是基于有限数据的机器学习算法,主要研究如何从一些给定的观测数据获得目前尚不能通过原理分析得出的规律,利用这些规律去分析客观现象并对无法观测的数据进行预测。本文在已有的支撑向量机算法的基础上,提出了一种新的算法--ESVR算法,它是基于支撑向量回归机的改进算法,利用原有用于回归问题的SVM算法消除了孤立点对已知问题的影响。针对支撑向量机算法中核参数取值对推广性的影响较明显的特点,本文给出了一种核函数中参数的确定方法--渐进搜索法,它可以得到支撑向量机算法中核参数的取值范围,并具有推广误差较小的特点。数值实验表明它们具有较好的效果。 展开更多

关键词 支撑向量机 回归估计 核函数

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基于稀疏系数和FV向量的图像质量评价 被引量：2

13

作者 李博文 范赐恩 +1 位作者 颜佳 冯天鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期763-768,共6页

为降低基于码本的图像质量评价算法的训练时间,有效保留系数矩阵各个维度的特征信息,提出基于稀疏系数和Fisher向量的无参考图像质量评价算法。采用显著性图像块建立稀疏编码字典,减小冗余图像块节省训练时间,通过Fisher向量对稀疏系数... 为降低基于码本的图像质量评价算法的训练时间,有效保留系数矩阵各个维度的特征信息,提出基于稀疏系数和Fisher向量的无参考图像质量评价算法。采用显著性图像块建立稀疏编码字典,减小冗余图像块节省训练时间,通过Fisher向量对稀疏系数编码,进入支撑向量回归预测图像质量。实验结果表明,小尺寸稀疏编码字典可以替代大字典,提取的特征能在无参考的情况下更好地评价图像质量。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 稀疏编码 稀疏系数 Fisher向量 支撑向量回归

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基于小波去噪与SVR的小麦冠层含氮率高光谱测定 被引量：36

14

作者 梁亮 杨敏华 臧卓 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期248-253,共6页

为改进小麦冠层含氮率的高光谱测定模型,以正交试验筛选出小波去噪的最优参数组合(小波类型取haar,分解层数为5,阈值方案选择Fixed form threshold,噪声结构定为Unscaled white noise),并利用去噪后的小麦冠层光谱建立偏最小二乘回归(P... 为改进小麦冠层含氮率的高光谱测定模型,以正交试验筛选出小波去噪的最优参数组合(小波类型取haar,分解层数为5,阈值方案选择Fixed form threshold,噪声结构定为Unscaled white noise),并利用去噪后的小麦冠层光谱建立偏最小二乘回归(PLS)模型,对不同预处理方法进行比较分析。发现采用小波去噪结合一阶导数能最有效消除原始光谱的背景信息,此时PLS模型校正集均方根误差(RMSEC)为0.260,预测集均方根误差(RMSEP)为0.288。对经一阶导数结合小波去噪后的光谱用主成分分析(PCA)进行降维,以前6个主成份为输入变量,建立最小二乘支撑向量机回归模型(LS-SVR),其RMSEC与RMSEP分别为0.154与0.259,具有比PLS模型更高的精度。结果表明:以小波去噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型的精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。 展开更多

关键词 作物 氮 小波分析 高光谱 支撑向量机回归 偏最小二乘

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地层孔隙压力预测新方法 被引量：24

15

作者 魏茂安 陈潮 +1 位作者 王延江 马海 《石油与天然气地质》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期395-400,共6页

在分析地层孔隙压力预测传统方法局限性的基础上,提出了一种基于有效应力定理和声波速度模型的地层孔隙压力预测方法。由相关测井资料计算泥质含量、孔隙度和声波速度,通过支撑向量回归机计算垂直有效应力,密度测井资料计算上覆岩层压力... 在分析地层孔隙压力预测传统方法局限性的基础上,提出了一种基于有效应力定理和声波速度模型的地层孔隙压力预测方法。由相关测井资料计算泥质含量、孔隙度和声波速度,通过支撑向量回归机计算垂直有效应力,密度测井资料计算上覆岩层压力,最后根据有效应力定理计算地层孔隙压力。实例分析表明,该方法用于预测砂泥岩及欠压实成因的异常地层压力是可行的。与传统方法相比,该方法不需要建立正常压实趋势线,有较好的适应性和预测精度。 展开更多

关键词 地层孔隙压力 支撑向量回归机 声波速度 孔隙度 泥质含量 垂直有效应力

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利用可见/近红外光谱测定小麦叶面积指数的改进研究 被引量：9

16

作者 梁亮 杨敏华 臧卓 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1205-1210,共6页

改进了小麦叶面积指数的可见/近红外光谱测定模型。以不同方法实现了小麦冠层反射光谱的预处理,并采用偏最小二乘回归算法(PLS)建立小麦叶面积指数估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合一阶导数能最有效地消除原始光谱的噪声与背... 改进了小麦叶面积指数的可见/近红外光谱测定模型。以不同方法实现了小麦冠层反射光谱的预处理,并采用偏最小二乘回归算法(PLS)建立小麦叶面积指数估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合一阶导数能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.849与0.835。为进一步优化模型,对经一阶导数结合小波除噪后的光谱采用主成分分析法(PCA)降维,以前4个主成分(含原始光谱84.867%特征信息)为输入变量,采用小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了小麦叶面积指数估测模型,其校正集与预测集R2分别达0.905与0.883,具有比PLS算法更高的精度。结果表明:以小波除噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 叶面积指数 小波除噪 导数 支撑向量回归 小麦

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基于小波分解的AR-SVR一类非平稳时间序列预测 被引量：8

17

作者 曾凡仔 裘正定 《信号处理》 CSCD 2004年第2期108-111,107,共5页

本文提出了一种基于小波分解的均值具有趋向性的非平稳时间序列预测方法。方法首先利用具有平移不变性的小波分解,分离非平稳时间序列中的长期趋势和高频信息(短期行为),然后对高频信息构建自回归AR模型,而对于趋势则利用支撑向量回归(S... 本文提出了一种基于小波分解的均值具有趋向性的非平稳时间序列预测方法。方法首先利用具有平移不变性的小波分解,分离非平稳时间序列中的长期趋势和高频信息(短期行为),然后对高频信息构建自回归AR模型,而对于趋势则利用支撑向量回归(SVR)进行拟合,最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值。这样保证了充分拟合长期趋势的同时,避免了短期行为造成的过拟合。最后的实验结果表明本文提出的这类非平稳时间序列预测方法是有效的。 展开更多

关键词 小波分解 平移不变 均值趋向性 非平稳时间序列预测 支撑向量回归 自回归

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改进粒子滤波算法在目标跟踪中的应用 被引量：1

18

作者 李春鑫 王孝通 徐晓刚 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第5期575-577,582,共4页

针对粒子滤波算法的粒子匮乏现象和计算量大的问题,提出了一种改进粒子滤波算法。该算法利用径向基神经网络的最佳逼近特性,提高先验概率密度估计精度,消除噪声引起的估计误差,利用支撑向量回归法实现较少粒子的高精度跟踪。将该算法应... 针对粒子滤波算法的粒子匮乏现象和计算量大的问题,提出了一种改进粒子滤波算法。该算法利用径向基神经网络的最佳逼近特性,提高先验概率密度估计精度,消除噪声引起的估计误差,利用支撑向量回归法实现较少粒子的高精度跟踪。将该算法应用到目标跟踪技术中,仿真结果表明该算法的精度和稳定性优于粒子滤波和无迹粒子滤波,可实现实时鲁棒跟踪。视频目标的跟踪试验也表明该算法对有遮挡现象的跟踪问题跟踪效果明显,具有广泛的应用价值。 展开更多

关键词 粒子滤波 径向基网络 支撑向量回归法 目标跟踪

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GDP增长态势的SVR预测模型 被引量：2

19

作者 王若鹏 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第21期31-32,共2页

本文针对传统预测方法的不足,利用支持向量回归机(SVR)对我国GDP增长率进行预测。通过构造支持向量回归机的光滑逼近,有效地解决了SVR模型模拟海量数据的计算的复杂性。

关键词 支撑向量回归 调节熵函数 回归分析 客运量

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基于Weibull分布和SVR的城轨列车自动进站停车精度预测方法 被引量：2

20

作者 王峰 黄友能 +2 位作者 何占元 徐田华 唐涛 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期93-99,共7页

通过分析城轨列车自动停车精度分布变化,研究停车精度预测问题,提出一种基于支持向量回归的列车自动进站停车精度预测方法。对停车精度数据进行分期预处理,进而采用Weibull分布拟合各期数据,由此得到两个分布参数的时间序列,通过支持向... 通过分析城轨列车自动停车精度分布变化,研究停车精度预测问题,提出一种基于支持向量回归的列车自动进站停车精度预测方法。对停车精度数据进行分期预处理,进而采用Weibull分布拟合各期数据,由此得到两个分布参数的时间序列,通过支持向量回归算法对参数序列构建预测模型,实现对进站停车精度分布预测。采用北京地铁某条线一列车的自动进站停车数据对提出的模型进行仿真验证,结果表明预测分布与真实分布相似性均值可达0.9533,验证了提出的预测方法的有效性,为城轨列车自动进站停车精度变化提供了一种科学、高效的预测方法。 展开更多

关键词 停车精度 WEIBULL分布 支撑向量回归 预测

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