【摘 要】
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于由Vapnik等人提出的可应用于小样本的统计学习理论(Statistical Learning Theory, SLT)的一种新的机器学习方法,由于引入了结
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于由Vapnik等人提出的可应用于小样本的统计学习理论(Statistical Learning Theory, SLT)的一种新的机器学习方法,由于引入了结构风险最小化(Structural Risk Minimization, SRM)的思想,有很好的学习能力,并解决了如维数灾难,小样本,非线性,局部极值等问题,已经成为数据挖掘技术中的研究热点。目前SVM主要在分类和回归两个领域有着广泛的应用。由于SVM最先是在分类问题上取得成功的,因此这方面的理论和实际应用的研究已经日趋成熟,而回归方面还有很多应用有待发掘。本文首先简要介绍了统计学习理论的主要内容,在此基础上较为系统的介绍了支持向量回归(Support Vector Machine for Regression, SVR)中的一种算法ε-SVR的基本原理和实现过程,并用此方法对不同的时间序列类型的经济数据(深圳市旅游客流量月度数据和成都市物价指数月度数据)进行了回归和预测,在对旅游客流量的回归和预测中,比较了采用不同的核函数(RBF核函数和多项式核函数)的预测效果,前者明显优于后者,并与传统的时间序列分析方法进行了比较,预测性能也比传统的时间序列分析方法好很多。此外,还与已有的对成都物价指数预测的方法进行了比较,体现了ε-SVR在时间序列型数据的回归和预测方面的有效性。
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