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基于Subbagging的支持向量回归集成及应用

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基于Subbagging的支持向量回归（SVR）集成预测方法的目的有两个方面:一是理论分析上使得集成预测统计量成为不完全U统计量,二是计算上使得SVR复杂度显著降低.系统地研究了该方法的建模过程,重点讨论了采样尺寸参数对预测精度的影响,并通过真实案例分析验证了所建立的SVR集成预测方法的有效性.

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来源
《数学的实践与认识》 |2019年第15期|167-172|共6页
作者
李丽; 车金香; 赵云; 车金星;
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作者单位

1. 南昌工程学院理学院 2. 修水县中医院 3. 国网修水县电力公司;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量回归; 预测方法; Subbagging; 模型复杂度;

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