| 基于核模糊聚类的多模型LSSVM回归建模 |
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| 引用本文： | 李卫,杨煜普,王娜.基于核模糊聚类的多模型LSSVM回归建模[J].控制与决策,2008,23(5):560-562. |
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| 作者姓名： | 李卫 杨煜普 王娜 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,自动化系,上海,200240 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展规划(973计划)重点基础研究发展基金 |
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| 摘 要： | 针对大规模数据采用单模型回归存在精度差和计算量较大的问题,提出一种基于核模糊聚类的多模型最小二乘支持向量回归建模方法.该方法首先使用基于条件正定核的模糊C均值聚类算法对数据集做出聚类划分;然后针对每个聚类做最小二乘支持向量回归估计;同时根据每个聚类内数据分布的特征,给出了一种简单的核参数选择方法.利用数值仿真实验进行非线性函数估计,实验结果表明了所提出的方法具有良好的精度和泛化能力.
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| 关 键 词： | 核模糊聚类 多模型 最小二乘支持向量机 |
| 文章编号： | 1001-0920(2008)05-0560-03 |
| 收稿时间： | 2007-1-16 |
| 修稿时间： | 2007年1月16日 |
Multi-model LSSVM regression modeling based on kernel fuzzy clustering |
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| LI Wei,YANG Yu-pu,WANG Na.Multi-model LSSVM regression modeling based on kernel fuzzy clustering[J].Control and Decision,2008,23(5):560-562. |
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| Authors: | LI Wei YANG Yu-pu WANG Na |
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| Affiliation: | LI Wei,YANG Yu-pu,WANG Na(Department of Automation,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China) |
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| Abstract: | In dealing with massive data,a single model usually suffers from bad accuracy and big computation.Therefore,a multi-model LSSVM(least square support vector machine)based on kernel fuzzy clustering for nonlinear modeling is presented.A conditionally positive definite kernel-based fuzzy C-means clustering algorithm is used to make a partition for the data set.Then LSSVM is used to achieve regression for each cluster.According to the character of data distribution in clusters,a simple parameter selection crite... |
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| Keywords: | Kernel fuzzy clustering Multi-model Least square support vector machine |
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