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基于改进的SVMR的混沌时间序列预测

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针对标准支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度慢、计算量大的缺点,提出了一种基于二叉树模型的支持向量机回归方法.通过二叉树模型将大样本数据集自适应分解成若干个子集,利用支持向量机分段提出支持向量,再把这些支持向量汇合成一个训练样本集进行训练产生决策函数,并将其应用到混沌时间序列的预测.与标准算法相比,该方法在保证泛化精度一致的前提下,极大地加快了训练速度.

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来源
《第19届中国过程控制会议》|2008年|385-388|共4页
会议地点北京
作者

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作者单位

中国自动化学会过程控制专业委员会;

北京化工大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
二叉树模型; 支持向量机回归; 混沌时间序列; 训练速度;

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