| 稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究 |
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| 引用本文： | 宋海鹰,桂卫华,阳春华.稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究[J].信息与控制,2008,37(3):334-1. |
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| 作者姓名： | 宋海鹰 桂卫华 阳春华 |
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| 作者单位： | 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
,
教育部高等学校博士学科点专项科研基金 |
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| 摘 要： | 提出一种构造稀疏化最小二乘支持向量机的方法．该方法首先通过斯密特正交化法对核矩阵进
行简约，得到核矩阵的基向量组；再利用核偏最小二乘方法对最小二乘支持向量机进行回归计算，从而使最
小二乘向量机具有一定稀疏性．基于稀疏最小二乘向量机建立了非线性动态预测模型，对铜转炉造渣期吹炼
时间进行滚动预测．仿真结果表明，基于核偏最小二乘辨识的稀疏最小二乘支持向量机具有计算效率高、预
测精度好的特点．
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 核偏最小二乘辨识 智能建模 |
| 文章编号： | 1002-0411(2008)03-0334-05 |
| 修稿时间： | 2007年4月17日 |
Sparse Least Squares Support Vector Machine and Its Applications |
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| SONG Hai-ying,GUI Wei-hua,YANG Chun-hua.Sparse Least Squares Support Vector Machine and Its Applications[J].Information and Control,2008,37(3):334-1. |
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| Authors: | SONG Hai-ying GUI Wei-hua YANG Chun-hua |
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| Affiliation: | SONG Hai-ying GUI Wei-hua YANG Chun-hua (School of Information Science , Engineering,Central South University,Changsha 410083,China) |
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| Abstract: | A method is proposed to construct sparse least squares support vector machines(LSSVMs).Firstly,the kernel matrix is reduced by Schmidt orthogonalizatlon to get base vectors of the kernel matrix.Then,regression of the LSSVM is computed with kernel partial least squares so that the LSSVM is sparse.A nonlinear dynamic prediction model based on sparse LSSVM is constructed to predict the converting time of copper converter at the slag making stage.The simulation results show that the sparse LSSVM based on kernel... |
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| Keywords: | least squares support vector machine(LSSVM) kernel partial least squares identification intelligent modeling |
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