计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
9期
204-207
,共4页
均匀设计%支持向量回归%大数据%参数
均勻設計%支持嚮量迴歸%大數據%參數
균균설계%지지향량회귀%대수거%삼수
研究数据回归问题,进行快速寻优,传统SVM参数寻优因采用大范围遍历搜索算法,需消耗大量时间,不适用于对大数据集进行训练.基于均匀设计与自调用支持向量回归,为缩短寻优时间,加快速度,提出了一种有效降低搜索时间的策略.根据均匀设计产生27个具有代表性参数组合,每个组合对训练集经交叉测试得其均方误差MSE,再以MSE为目标函数,通过自调用支持向量回归建立其与27个参数组合之间的关系模型.基于关系模型预测729个参数组合对应的MSE,并以MSE最小寻找最优参数组合.3个实例数据集的仿真结果表明,新方法在保证预测精度的同时,大幅度缩短了训练建模时间,为大数据集支持向量机参数选择提供了新的有效解决方案.
研究數據迴歸問題,進行快速尋優,傳統SVM參數尋優因採用大範圍遍歷搜索算法,需消耗大量時間,不適用于對大數據集進行訓練.基于均勻設計與自調用支持嚮量迴歸,為縮短尋優時間,加快速度,提齣瞭一種有效降低搜索時間的策略.根據均勻設計產生27箇具有代錶性參數組閤,每箇組閤對訓練集經交扠測試得其均方誤差MSE,再以MSE為目標函數,通過自調用支持嚮量迴歸建立其與27箇參數組閤之間的關繫模型.基于關繫模型預測729箇參數組閤對應的MSE,併以MSE最小尋找最優參數組閤.3箇實例數據集的倣真結果錶明,新方法在保證預測精度的同時,大幅度縮短瞭訓練建模時間,為大數據集支持嚮量機參數選擇提供瞭新的有效解決方案.
연구수거회귀문제,진행쾌속심우,전통SVM삼수심우인채용대범위편력수색산법,수소모대량시간,불괄용우대대수거집진행훈련.기우균균설계여자조용지지향량회귀,위축단심우시간,가쾌속도,제출료일충유효강저수색시간적책략.근거균균설계산생27개구유대표성삼수조합,매개조합대훈련집경교차측시득기균방오차MSE,재이MSE위목표함수,통과자조용지지향량회귀건립기여27개삼수조합지간적관계모형.기우관계모형예측729개삼수조합대응적MSE,병이MSE최소심조최우삼수조합.3개실례수거집적방진결과표명,신방법재보증예측정도적동시,대폭도축단료훈련건모시간,위대수거집지지향량궤삼수선택제공료신적유효해결방안.
