基于集成学习的支持向量回归预测模型

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摘要：作为统计机器学习中最为流行的算法之一,支持向量回归(SVR)在小样本、非线性、高维数据预测中有着许多优越的性质和实验表现。然而,SVR的复杂度直接由训练样本的尺寸n决定(其时间和空间复杂度分别为O(n2)、O(n3)),为此提出了一种基于集成的SVR预测模型。该模型将训练样本多次随机地分割为代表数据子集和验证数据子集,从而建立多个简化的SVR子模型及其评价,再利用组合法形成最终的集成预测器。最后,江西省某县的天气、日尖峰负荷数据用以检验该模型的适用性。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97218A/201603/78678366504849544851484950.html

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关键词：预测模型 回归预测 学习的 cqvip 机器学习 支持向量回归 集成学习 预测

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