系统仿真学报
繫統倣真學報
계통방진학보
JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
2007年
7期
1540-1543,1547
,共5页
交叉验证误差%支持向量回归%参数调整%启发式算法
交扠驗證誤差%支持嚮量迴歸%參數調整%啟髮式算法
교차험증오차%지지향량회귀%삼수조정%계발식산법
对支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的自由参数进行调整是提高SVR模型推广能力的重要途径,通常通过最小化模型的推广误差估计来实现.交叉验证(Cross Validation,CV)误差是推广误差的一种近似无偏估计,基于CV误差的参数调整大多采用网格搜索法,计算比较费时,需要寻找高效的参数调整算法.通过对径向基核函数SVR的CV误差随参数变化趋势的分析,提出一种启发式搜索算法.该算法采用阶梯式搜索以找出近似最优解,然后用局部算法求取更精确的解.基准数据集上的实验表明所提算法的有效性和高效性.
對支持嚮量迴歸(Support Vector Regression,SVR)的自由參數進行調整是提高SVR模型推廣能力的重要途徑,通常通過最小化模型的推廣誤差估計來實現.交扠驗證(Cross Validation,CV)誤差是推廣誤差的一種近似無偏估計,基于CV誤差的參數調整大多採用網格搜索法,計算比較費時,需要尋找高效的參數調整算法.通過對徑嚮基覈函數SVR的CV誤差隨參數變化趨勢的分析,提齣一種啟髮式搜索算法.該算法採用階梯式搜索以找齣近似最優解,然後用跼部算法求取更精確的解.基準數據集上的實驗錶明所提算法的有效性和高效性.
대지지향량회귀(Support Vector Regression,SVR)적자유삼수진행조정시제고SVR모형추엄능력적중요도경,통상통과최소화모형적추엄오차고계래실현.교차험증(Cross Validation,CV)오차시추엄오차적일충근사무편고계,기우CV오차적삼수조정대다채용망격수색법,계산비교비시,수요심조고효적삼수조정산법.통과대경향기핵함수SVR적CV오차수삼수변화추세적분석,제출일충계발식수색산법.해산법채용계제식수색이조출근사최우해,연후용국부산법구취경정학적해.기준수거집상적실험표명소제산법적유효성화고효성.
