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| 支持向量机回归在线建模及应用 | |
| 作者姓名： | 王定成 方廷健 高理富 马永军 |
| 作者单位： | 中国科学技术大学,自动化系,安徽,合肥,230026;中国科学院,合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031;中国科学院,合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031;中国科学技术大学,自动化系,安徽,合肥,230026 |
| 摘 要： | 支持向量机（SVM）回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点,讨论了建模中SVM核函数,损失函数的选取和容量控制等问题,并用实验加以验证,将SVM回归动态建模理论应用于非线性,时变,大时延温室环境温度变化的建模和预测,模型简单,预测效果好。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 回归 建模 非线性 |
| 文章编号： | 1001-0920(2003)01-0089-03 |
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